非下采样剪切波变换的医学图像融合

目的 由于单模态医学图像所提供的信息有限,不能反映相关组织所有细节信息,可能会造成临床医学误诊。针对这一问题,提出一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的医学图像融合算法,对多模态医学图像进行融合,丰富融合图像信息,提高图像质量,为临床诊断提供依据。方法 首先,将源图像进行NSST变换得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带图像的特点,提出低频系数与脉冲耦合神经网络PCNN （pulse coupled neural network）相结合的方法;根据高频子带间结构相似度SSIM （structure similarity）不同,分为低相似和高相似子带图像;对低相似子带系数采用视觉敏感度系数VSC （visual sensitivity coefficient）与改进梯度能量相结合的策略;高相似子带系数采用VSC与区域能量相结合的方法;进而,选取结构相似度与边缘信息评价因子Q^ABF（edge based similarity measure）之和作为目标函数,自适应地优化可调参数;最后,经逆NSST变换重构图像。结果 对灰度图像和彩色图像进行实验仿真,并与其他4种融合方法进行比较,在主观视觉效果和客观评价标准,本文方法取得良好的融合效果,其中边缘评价因子和标准差都是最好的,其他指标相对较好;与靳珍怡提出的基于非下采样轮廓波变换的多模态医学图像融合相比,5组实验空间频率分别提高了11.8%、24.7%、83.4%、11.9%、30.3%;边缘评价因子分别提高了6.7%、15%、40%、50%、12%;结构相似度分别提高了0.7%、7.3%、2.4%、-3.6%、2.1%;交叉熵分别降低了16.9%、1.6%、-27.4%、6.1%、0.4%。结论 本文算法有效提高多模态医学图像融合质量,增加不同模态间的互补信息;与现有医学图像融合算法相比,本文算法更加优越。融合图像细节信息更为突出,整体信息更丰富,更符合人眼视觉特性。     

一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法

通过分析图像经小波变换后各子带的方向区域特性和比较各种图像融合算法的效果,提出了一种改进的基于方向区域能量选大图像融合算法.对于低频子带系数,采用基于归一化区域梯度加权的融合规则确定低频融合系数;对于高频子带系数,根据其所在高频子带的方向特性,采用基于方向区域能量选大的融合规则,进而确定高频融合系数.实验结果表明:改进...     

区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合

非降采样轮廓波变换(NSCT)不仅具有平移不变性,还拥有足够的冗余信息,可以更有效地提取源图像中的方向信息,使得融合后的图像更符合人眼的视觉特性.利用NSCT在图像处理中的优势,针对红外光与可见光图像的融合,提出了一种新的基于改进的区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合算法.首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带;然后,对低频子带采用区域能量自适应加权融合规则,带通方向子带则利用图像自相似进行系数的融合;最后,对融合系数进行NSCT逆变换,以重构生成融合图像.实验结果表明:与一些现有算法相比,该算法的图像融合结果在人眼主观视觉标准和客观评价标准上均具有明显优势.     

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。     

可见光与红外图像区域级反馈融合算法

目的 可见光图像具有丰富的纹理信息,红外图像具有较强的目标指示信息,进行融合时只有合理地设计融合规则才能充分利用两者的互补信息,为此,提出一种基于效果评估的可见光与红外图像区域级反馈融合算法.方法 首先对待融合图像进行非下采样轮廓波变换(NSCT),将其分解为低频和高频部分.同时采用分形特征对红外图像进行人造目标增强,通过阈值分割得到目标区域与背景区域.在设计低频融合规则时,选取目标区域与背景区域的加权融合系数作为参数,根据图像融合效果评估的量化指标,运用遗传算法进行参数的优化求解.对高频部分采用基于区域的加权平均融合规则.最后,利用优化后的融合系数进行NSCT逆变换得到融合图像.结果 采用3组图像,结合主观评价和客观评价指标对4种融合算法的结果进行了比较分析,实验结果表明,本文算法融合后图像更自然,目标更显著,客观评价结果总体上最优.结论 本文算法有效结合了红外图像的目标信息与可见光图像的背景信息,融合图像具有更强的对比度,有利于进行战场态势显示和目标识别任务.     

基于混合模型驱动的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合中显著特征不突出、图像对比度低的问题,提出一种混合模型驱动的融合算法.首先,采用潜在低秩表示模型分别提取红外与可见光图像的基础子带、显著子带及稀疏噪声子带;其次,采用非下采样剪切波变换模型将基础子带分解为低频系数和高频系数,对低频系数采用字典学习和稀疏表示进行精确拟合,对高频系数采用局部窗口结合逻辑加权进行选择;再次,显著子带采用区域能量比阈值自适应加权法进行融合;最后,对融合后的低频系数和高频系数进行一级重建,得到融合基础子带,舍弃稀疏噪声子带,再结合融合显著子带进行二级重建,得到融合图像.实验结果表明:所提出算法能够得到蕴含丰富信息且较为清晰的融合图像,具有可行性;融合结果的对比度较高,目标轮廓显著,能够提升场景的辨识度,具有有效性.     

Contourlet变换系数加权的医学图像融合

目的 由于获取医学图像的原理和设备不同,不同模式所成图像的质量、空间与时间特性都有较大差别,并且不同模式成像提供了不互相覆盖的互补信息,临床上通常需要对几幅图像进行综合分析来获取信息。方法 为了提高对多源图像融合信息的理解能力,结合Contourlet变换在多尺度和多方向分析方法的优势,将Contourlet变换应用于医学图像融合中。首先将源图像经过Contourlet变换分解获得不同尺度多个方向下的分解系数。其次通过对Contourlet变换后的系数进行分析来确定融合规则。融合规则主要体现在Contourlet变换后图像中的低频子带系数与高频子带系数的优化处理中。针对低频子带主要反映图像细节的特点,对低频子带系数采用区域方差加权融合规则;针对高频子带系数包含图像中有用边缘细节信息的特点,对高频子带系数采用基于主图像的条件加权融合规则。最后经过Contourlet变换重构获得最终融合图像。结果 分别进行了基于Contourlet变换的不同融合规则实验对比分析和不同融合方法实验对比分析。通过主观视觉效果及客观评价指标进行评价,并与传统融合算法进行比较,该算法能够克服融合图像在边缘及轮廓部分变得相对模糊的问题,并能有效地融合多源医学图像信息。结论 提出了一种基于Contourlet变换的区域方差加权和条件加权融合算法。通过对CT与MRI脑部医学图像的仿真实验表明,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度。     

DTCWT域的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合存在融合图像对比度和清晰度降低、噪声干扰等问题,提出一种DTCWT域的红外与可见光图像融合算法。首先对源图像进行预增强处理;然后通过DTCWT正变换得到低频子带图像和高频子带图像;再分别利用基于直觉模糊集的融合规则融合低频子带图像,基于信息反差对比度的融合规则融合高频子带图像;最后对融合后的低频子带图像和高频子带图像进行DTCWT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法能有效提高融合图像对比度和清晰度,降低噪声干扰,客观评价指标总体优于现有算法的,运行效率也有所提升。     

结合区域特性的有限离散剪切波图像融合

为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用图像梯度信息相关性因子加权融合算法,高频则利用对比度将低频系数与高频系数联系起来并以对比度作为度量系数取舍的准则进行融合;最后应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

基于区域特性的压缩感知多聚焦融合算法

传统的基于压缩感知的图像融合算法是对整个系数进行稀疏处理,而小波分解后的低频系数不稀疏,导致压缩重构质量降低,并且传统的融合规则不易简单、全面地提取高频系数的特征值。针对这一问题,分别对小波分解得到的高、低频系数采取不同的融合规则进行处理,提出了一种改进的区域特性高频压缩感知的融合算法。其中,低频系数采用区域方差加权绝对值最大融合;高频系数首先通过具有较好RIP性质的随机观测矩阵进行压缩采样,得到的观测值基于能量匹配度的不同进行相加或加权融合,以融合不同方向的高频子带特征信息,再用正交匹配追踪重构算法对高频部分进行信号重构。最后,低频、高频信息在小波逆变换下重构出融合图像。实验结果表明,与以往的基于压缩感知的融合方法相比,此算法的融合图像更清晰,新算法无论是在主观评价还是客观评价指标上都有利于图像信号重构,并具有较好的使用性。     

基于提升小波变换的医学图像融合方法

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。     

结合NSCT和压缩感知的红外与可见光图像融合

目的 红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察.因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度.方法 结合非下采样contourlet变换 (NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法.首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带.然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合.最后利用NSCT逆变换获得融合图像.结果 为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价.提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中.主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息.结论 实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域.     

基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法

为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果.     

基于双边滤波和NSST的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合容易导致目标信息减弱、背景细节不清晰的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled Shearlet Transform, NSST）和双边滤波的融合算法。首先,利用双边和高斯滤波器处理红外与可见光图像,得到包含红外目标的大尺度边缘图像;然后,采用NSST分解红外与可见光图像,得到相应的高频和低频子带系数,低频部分利用已得的大尺度边缘图像指导加权,高频部分采用绝对值取大的方法;最后将融合后的各频带系数经过NSST逆变换得到融合结果。实验结果显示,该方法既能有效突出红外目标,又充分保留了可见光图像中的背景信息,在信息熵、互信息和峰值信噪比等客观评价指标上也都优于传统的融合算法。     

肺部肿瘤跨模态图像融合的并行分解自适应融合模型

目的 跨模态像素级医学图像融合是精准医疗领域的研究热点。针对传统的像素级图像融合算法存在融合图像对比度不高和边缘细节不能较好保留等问题,本文提出并行分解图像自适应融合模型。方法 首先,使用NSCT(non-subsampled contourlet transform)提取原图像的细节方向信息,将原图像分为低频子带和高频子带,同时使用潜在低秩表示方法(latent low-rank representation, LatLRR)提取原图像的显著能量信息,得到低秩部分、显著部分和噪声部分。然后,在低频子带融合方面,NSCT分解后得到的低频子带包含原图像的主要能量,在融合过程中存在多对一的模糊映射关系,因此低频子带融合规则采用基于模糊逻辑的自适应方法,使用高斯隶属函数表示图像模糊关系;在高频子带融合方面,NSCT分解后得到高频子带系数间有较强的结构相似性,高频子带包含图像的轮廓边缘信息,因此高频子带采用基于Piella框架的自适应融合方法,引入平均结构相似性作为匹配测度,区域方差作为活性测度,设计自适应加权决策因子对高频子带进行融合。结果 在5组CT(computed tomography...     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

基于可协调经验小波变换的多聚焦图像融合

提出了可协调经验小波变换,并将其应用于多聚焦图像融合。经验小波变换（EWT）是一种自适应信号分解方法,具有比经验模态分解和传统小波分解更好的特性。其核心思想是通过构造自适应的滤波器实现对信号的自适应分解。但是若直接对两幅多聚焦图像分别进行EWT分解,因各自生成的经验小波互不相关,将出现分解所得对应子带不匹配的情况,影响融合图像的质量。针对这一问题,提出了一种可协调的经验小波变换（C-EWT）,C-EWT分解下的两个多聚焦图像的对应子带是完全匹配的。基于此,利用C-EWT提出了一种新的多聚焦图像融合算法。每幅源图像经过C-EWT分解后,得到一个低频分量和多个高频分量; 对低频分量采用基于改进Laplacian能量和的阈值匹配选择与加权规则进行融合,对高频分量则采用局部Log-Gabor能量取大的融合规则;将融合之后的各子带分量进行重构得到融合图像。仿真实验表明：与其他六种融合算法相比,所提算法在融合聚焦区域、保留边缘和细节信息方面具有优势,融合图像具有更好的视觉效果,且客观评价指标与标准图像最为接近。     

快速离散Curvelet变换域的图像融合

目的单一图像往往难以捕获一个场景下所有的细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器的不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法。方法不同于以往的方法,提出一组新的融合规则。分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法,通过对FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数进行FDCT逆变换重构得到融合图像。结果通过对大量的多模态医学图像、红外可见光图像以及多聚焦图像进行图像融合实验,无论是运用视觉的主观评价,还是均值、标准差、信息熵以及边缘信息保持度等客观评价标准,本文方法都优于传统的基于像素平均、小波变换、FDCT以及双边梯度等融合方法。结论对比现有的方法,本文方法对多模态和多聚焦等形式的图像融合都表现出优越的融合性能。