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为提高多聚焦图像的融合效果,利用Shearlet变换具有多尺度多方向的特性,文中提出了一种基于Shearlet变换的图像融合算法。针对待融合图像进行Shearlet变换,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;对低频子带系数取分解系数区域能量高的系数,高频子带系数采用区域能量和区域清晰度以及区域方差相结合,采用多判别法得到融合系数,并最终进行Shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,在主观视觉效果和客观评价指标上此算法优于其他融合算法 相似文献
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基于双树复小波变换的多聚焦图像融合算法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略。通过对实验结果的主客观分析,证明该方法得到的融合图像效果较好,优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。 相似文献
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Contourlet变换在可见光与红外图像融合中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
Contourle变换是一种新的图像多尺度,多方向的表示方法,适合表达具有丰富细节信息及方向信息的图像。它的高频方向子带,捕获了许多传感器图像的显著特征。为了实现红外与可见光图像的融合,采用一种基于Contourlet变换的融合算法,对不同的融合规则对低频子带和多方向的高频子带系数进行融合。对比实验结果表明,在此提出的方法可以获得较好的融合效果,优于基于小波变换的图像融合算法。 相似文献
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为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此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。 相似文献
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利用均匀离散曲波变换(UDCT)多尺度、多方向、低冗余等特征,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先使用UDCT对源图像进行多频带分解;然后根据多聚焦图像的特点,对分解后的低频子带系数运用一种基于改进拉普拉斯和算子的方案进行融合,对高频方向子带系数运用基于局部能量的融合规则进行融合,并对融合系数做一致性检测;最后重建各子带系数得到融合图像。实验结果表明:所提方法可以有效地融合源图像中的方向信息和细节特征,同时抑制了融合图像中的伪Gibbs现象;与基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换以及轮廓波变换的图像融合方法相比,该方法取得了更好的视觉效果和量化结果。 相似文献
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针对广泛存在于多聚焦图像融合方法中的局部图像细节不清晰的现状,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)图像特征的多聚焦图像融合方法。利用NSST对待融合源图像进行多尺度、多方向稀疏分解,分别获取低频和一系列高频子带图像。通过空间频率和局部能量确定融合后的低频子带系数,利用边缘检测算子直接获取高频子带图像中的细节和边缘信息,并采取NSST反变换得到最终融合结果图像。仿真实验结果表明,同现有的几种经典算法相比,本文提出的方法获得的结果图像拥有更清晰的视觉效果、更理想的客观指标效果以及更高的算法运行效率。 相似文献
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基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合 总被引:4,自引:2,他引:2
在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。 相似文献
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针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法.首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理.然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的融合.最后,利用多尺度逆变换将低频子带和高频子带图像进行融合.实验结果表明,所提方法能够有效提升融合图像的对比度并保留源图像的细节信息,在主观和客观评价上均有优良的性能表现. 相似文献
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结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。 相似文献
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基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果. 相似文献
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提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性,首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数;然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略,高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明,该融合算法不仅具有良好的视觉效果,同时在客观评价指标也优于一般的融合策略,验证了该算法的有效性。 相似文献
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传统红外与可见光图像融合算法中易出现目标提取不够充分、细节丢失等问题,导致融合效果不理想,从而无法应用于目标检测、跟踪或识别等领域。因此,该文提出一种基于蚁狮优化算法(ALO)改进的最大香农(Shannon)熵分割法结合引导滤波的红外与可见光图像融合方法。首先,使用蚁狮最大熵分割法(ALO-MES)对红外图像进行目标提取,然后,对红外和可见光图像使用非下采样剪切波变换(NSST),并对获得的低频和高频分量进行引导滤波。由提取的目标图像与增强后的红外和可见光低频分量通过低频融合规则得到低频融合系数,增强后的高频分量通过双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)得到高频融合系数,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提算法能够得到目标明确、背景信息清晰的融合图像。 相似文献
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采用提升方向波变换的异源图像融合新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
方向波(Directionlet)变换是一种基于格子的歪斜小波变换,与标准二维小波变换相比,它具有多方向性和各向异性,能够更好地描述图像的特征.针对异源图像融合这一研究热点,提出了一种新的基于方向波变换的图像融合方法,并采用提升算法有效地解决了该变换方法的运算速度问题.首先,对已配准的两幅图像分别沿变换和队列方向进行次数不等的提升变换,得到具有各向异性的子图;然后,采用低频子图直接平均融合,高频部分选择具有较强各向异性信息分量的方法得到融合图像的所有方向波变换系数;最后,经过反变换得到融合图像.实验结果表明:该算法的融合效果和运算速度都优于标准小波变换和其他的二代小波变换. 相似文献