基于非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合及稳健性分析

提出一种基于区域显著性融合规则的非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法.首先,对来自同一场景图像的红外与可见光图像的Ⅰ分量进行非降采样Contourlet变换;然后,依照区域匹配度量和显著性度量规则进行融合,而融合图像通过非降采样Contourlet反变换即可得到.最后,针对此方法进行大量实验,并将其融合结果与基于小波变换及拉普拉斯金子塔变换的融合结果进行比较,同时分析它们在不同噪声条件下的性能指标.     

基于无下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,提出了一种新的基于无下采样Contourlet变换图像融合算法。首先对原始图像进行无下采样的Contourlet变换,得到高频和低频图像系数;然后根据它们的系数特性,采用一种新的加权融合规则对其进行融合。实验证明,此方法相对于传统的变换法,取得更优的融合结果。     

基于NSCT的遥感图像模糊推理融合算法

针对遥感图像影像分辨率低的问题,提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法.该算法首先通过IHS变换对多光谱图像进行RGB-IHS颜色空间转换,然后利用非下采样Contourlet变换和模糊推理加权融合规则将强度分量与全色图像进行融合,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的强度分量,并通过IHS逆变换得到最终的融合网像.实验结果表明,该方法在抑制光谱信息扭曲和提高图像清晰度等客观评价参数上均优于其他多分辨率分析方法,且克服了传统融合方法中存在的融合图像模糊、抗噪能力差的缺点.     

非下采样Contourlet变换的图像融合及评价*

分析和研究了非下采样Contourlet图像表示方法及其在图像变换中的优点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法。首先将待融合源图像分解成不同尺度、多方向的频带;然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取局部能量优先的加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合;最后将融合的各频带进行逆非下采样Contourlet变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的小波域中的融合效果,能有效消除小波变换带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法.首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各尺度层使用非子采样方向滤波器组对高频子带作方向分解,构成非子采样Contourlet变换;然后,采用基于区域能量的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet系数;最后进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法的融合效果优于à trous小波变换方法和Mallat小波变换方法.     

基于非采样Contourlet变换多传感器图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题, 提出了一种基于非采样 Contourlet 变换 (Nonsubsampled Contourlet transform, NSCT) 图像融合算法. 并对经 NSCT 分解得到的不同频域子带系数, 分别讨论了低频子带系数和各带通方向子带系数的选择方案. 在选择低频子带系数时, 提出了一种基于图像局部区域梯度能量和``加权平均'相结合的系数选择方案, 从而不仅能够恰当地选择融合后图像的 NSCT 系数, 还能够有效地抑制噪声对融合图像质量的影响; 在选择带通方向子带系数时, 充分利用了 NSCT 的方向特性以及各尺度子带图像与源图像尺寸大小相同的特性, 给出了非采样 Contourlet 域方向对比度的概念, 并提出了一种基于方向对比度的系数选择方案. 采用了多聚焦图像进行仿真实验, 并对融合结果进行了主客观评价. 实验结果表明, 相比于传统的基于小波变换的图像融合算法, 该算法能够有效避免``人为'效应或高频噪声的引入, 得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

基于非采样提升小波变换的图像融合算法

针对传统提升小波变换的图像融合算法缺乏平移不变性以及区域能量融合准则存在的不足,提出了一种基于改进提升小波变换的图像融合新算法.该算法在提升小波变换原理的基础上,通过取消其奇偶分裂来获得具有平移不变性的非采样提升小波变换.对图像经此变换得到的低频部分设计出一种新的基于区域空间频率的加权和选择相结合的融合方法,高频部分采用一种基于边缘信息的加权融合策略.为验证所提出融合方法的有效性,对多聚焦图像进行了融合实验.实验表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像.     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

提出一种基于非下采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法。该方法对源图像经非下采样Contourlet变换分解后的高频系数,考虑不同传感器的成像机理进行活性度量,并结合多分辨率系数间相关性来实现加权融合;低频系数则通过一种局部梯度进行活性度量,再采用加权与选择相结合的规则实现融合。最后,通过非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于非降采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合及稳健性分析

提出一种基于区域显著性融合规则的非降采样Contourlet 变换的红外与可见光图像融合方法. 首先, 对来自同一场景图像的红外与可见光图像的??分量进行非降采样Contourlet变换; 然后, 依照区域匹配度量和显著性度量规则进行融合, 而融合图像通过非降采样Contourlet反变换即可得到. 最后, 针对此方法进行大量实验, 并将其融合结果与基于小波变换及拉普拉斯金子塔变换的融合结果进行比较, 同时分析它们在不同噪声条件下的性能指标.     

非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络相结合的遥感图像融合方法

为最优保留多光谱图像光谱信息的同时,最大限度地融入全色图像的高空间信息,该文提出了一种基于非下采样Contourlet(非自适应方向多尺度分析方法)变换和脉冲耦合神经网络相结合的图像融合的方法。根据目标融合区域地物的空间分布特点,将目标融合区域划分为边缘区域和非边缘区域,并对全色图像和多光谱图像I分量在非边缘区域进行空间域融合,融入更多多光谱图像的光谱信息。然后,对多光谱图像I分量和空间域融合后的图像进行非下采样Contourlet变换,在低频子带和高频子带分别采用区域能量和空间频率作为源图像的原始信息,驱动脉冲耦合神经网络以每个像元的点火数作为活跃性测量,对图像进行融合。实验结果表明:该算法在非边缘区很好地保持了多光谱图像的光谱信息,在边缘区融入了更多的全色图像的空间细节信息,提高了融合图像的空间分辨率。     

基于非向下采样contourlet的自适应图像融合算法

针对融合后图像模糊现象,提出一种基于非向下采样contourlet的自适应图像融合算法.分析了轮廓波变换和非抽样轮廓波变换的原理,采用非向下采样contourlet对图像进行分解,依据低频变化设置阈值来调节低频变化率和均匀度在决策规则中所占的比例.当低频变化率之差高于阈值时,采用基于均匀度的融合规则;当低频变化率之差低于阈值时,采用基于变化率的融合规则.对于高频部分则采用高频系数对比度的处理策略.通过熵、相对误差和清晰度对实验结果进行了评价,结果表明,基于非向下采样contourlet的自适应融合算法取得了良好的融合效果.     

基于非下采样Contourlet的多传感器图像自适应融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像自适应融合方法,采用黄金分割法搜索最优的低频融合权值.自适应地对多传感器图像的低频子带系数进行融合.非下采样Contourlet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,且该变换具有平移不变性,可以避免一般方法对融合图像引入的振铃效应,它的高频方向子带捕获了多传感器图像的显著特征,文中采用同一尺度下方向子带信息和取大的规则对高频系数进行融合.实验结果表明,与基于拉普拉斯塔、小波、平稳小波和Contourlet变换的方法比较,文中所提出的方法可以获得较好的融合效果.     

一种新的红外与可见光图像融合算法

提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,首先应用非抽样Contourlet变换(NSCT)对图像进行多尺度、多方向变换,对变换的低频子带采用改进的能量加权法融合,带通子带融合采用最大系数与区域方差加权相结合方法,然后对融合的2个子带系数进行NSCT反变换,得到融合图像。对不同算法的融合实验结果进行比较,通过主观和客观评价,该算法融合效果较好。     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。     

SAR图像的NSCT域自适应收缩相干斑抑制

提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet（NSCT）变换域自适应收缩的SAR图像相干斑抑制算法。首先将SAR图像分解至NSCT域,其次对NSCT系数进行Pizurica自适应收缩。利用NSCT变换的良好的方向选择性及平移不变性,同时结合Pizurica自适应收缩的方向空间相关性及其局部噪声度量,自适应地得到各方向的高频子带系数对应的收缩因子,修正NSCT系数,最终将修正后的子带系数通过NSCT逆变换获得经过斑点噪声抑制的图像。实验结果表明,与小波域软阈值和Contourlet域软阈值算法相比,该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能更好、更清晰地保持图像的边缘细节特征。     

人眼视觉感知特性的非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合

目的针对传统的单特征融合方法不足以衡量像素清晰度的问题,同时综合考虑非下采样Contourlet变换(NSCT)系数特点及人眼视觉感知特性,提出一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法。方法首先对来自同一场景待融合的源图像进行NSCT变换;然后对低频分量采用基于局部可见度、局部视觉特征对比度和局部纹理特征的综合特征信息进行融合;对高频分量采用基于邻域和兄弟信息归一化的关联权重局部视觉特征对比度进行融合;最后进行逆NSCT变换得到融合图像。结果将本文方法与传统离散小波变换(DWT)、移不变小波变换(SIDWT)、CT(Contottral变换)、NSCT及基于邻域和兄弟信息的NSCT域多聚焦图像融合方法进行了实验对比,本文方法能获得更好的视觉效果以及较大的边缘信息保留值和互信息值。结论定性和定量的实验结果表明了本文方法的有效性。     

基于Brenner函数与新轮廓波变换的多聚焦融合算法

为了消除Contourlet融合算法中各方向子带的频谱混叠现象,同时提高有效系数提取的正确率,提出了一种基于Brenner函数与新轮廓波变换(NCT-SFL)的多聚焦图像融合算法。该算法先使用新轮廓波变换分解多聚焦待融合图像;然后对低频系数采用传统的算术平均融合规则,高频系数采用基于Brenner函数的局部能量最大的融合规则,最后经逆新轮廓波变换得到融合图像。实验结果表明：该算法能有效提取待融合图像的轮廓信息,并在获得较优的主观视觉前提下,客观评价指标互信息与转移的边缘信息分别提高了99.34%与77.95%。此外,新轮廓波分解层数较多时,该算法的优势更为明显。     

基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法

针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相部低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。     

非负矩阵分解和新轮廓波变换的图像融合

为提高融合图像保留源图像的信息量和边缘特征,提出了非负矩阵分解和新轮廓波变换的图像融合算法。以具有尖锐频率局部化特征的新轮廓波对循环平移后的源图像进行分解;运用非负矩阵分解实现低通子带融合,采用能量方差测度函数和匹配度函数实现带通子带融合;对各子带信号重构并逆循环平移,得到融合图像。实验结果分析表明,该方法保留了更多的信息量和边缘细节特征,应用效果较好。