基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法

提出了一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法.首先,对图像作Contourlet变换,得到一个低频子带和一系列高频方向子带.其次,对低频子带系数采用基于边缘的规则来融合,而对于高频方向子带系数,采用基于一种基于Contonrlet局部系数相关性的规则来进行融合.最后,对融合系数进行非子采样Contourlet逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对可见光、红外图像融合十分有效,能较好地提取原始图像中的边缘方向信息和几何特征.     

基于图像信息的红外与可见光图像融合方法研究

研究了红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于图像信息的图像融合新算法.首先利用非采样Contourlet变换的多分辨率特性和平移不变性对图像进行多尺度和多方向分解,得到一系列子带图像,然后针对图像变换后各带通方向子带高频系数的特点,提出了度量图像信息的融合规则.图像的低频部分决定了图像的轮廓,对低频子带应用简单...     

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于二代Curvelet变换的图像融合算法.首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数.对低频子带系数,根据红外图像的目标特性与可见光图像的细节信息确定其融合权值;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则.最后经Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善.     

基于多尺度方向局部极值滤波和ASR的图像融合

为了更好地提取源图像的边缘和方向信息,充分利用边缘保持滤波器的保边缘特性和方向滤波器有效提取方向信息的能力,提出一种基于局部极值滤波和非下采样方向滤波器的多尺度方向局部极值滤波图像融合方法。源图像经多尺度方向局部极值滤波,得到低频子带以及一系列的高频方向细节子带,对低频子带系数提出一种基于自适应稀疏表示(ASR)的融合规则,采用空间频率与l1范数相结合的策略得到融合的稀疏表示系数,对高频方向细节子带系数提出一种基于改进拉普拉斯能量和匹配度的选择与加权平均相结合的融合策略。实验结果表明,本方法能够有效提取源图像的边缘等细节信息,融合结果对比度更高,具有更好的主观视觉效果,其客观评价指标也优于传统的图像融合方法。     

Contourlet变换在可见光与红外图像融合中的应用

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。     

基于NSST和改进PCNN的医学图像融合

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种 基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的多模态医学图 像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行多尺度、多方向分解,得到 低频子带系数和高频子带系数;其 次,低频子带系数由区域能量和方差求取区域特征,采用基于区域特征加权的方式进行融合 ;高频内层子 带系数先通过PCNN求出区域点火特性,再与平均梯度加权的方式进行选择,高频外层子 带系数采用区 域绝对值取大的融合规则;最后,通过逆NSST重构图像。实验结果表明:与常用融合 规则对比,在 主观效果上,本文的融合图像可以保留源图像的边缘信息,得到更好的视觉效果;在客观指 标上,本文方法 融合得到的图像在互信息(MI)、边缘评价因子(QAB/F)和 结构相似度(SSIM)等客观评价指标上取得更好的效果。     

基于区域特征的高光谱与全色图像NSCT域融合方法

针对高光谱图像解译需求,提出了一种基于目标检测理论的NSCT域高光谱图像与全色图像融合方法。首先对高光谱图像进行RX异常目标检测,得到目标背景分离图像;然后对参与融合的波段图像进行无下采样轮廓波分解,得到不同分辨率的低频子带和多方向的带通子带;对于背景区域的低频子带系数和高频子带系数,分别采用加权平均和平均梯度自适应加权的融合策略,对于目标区域,则根据不同特征采用区域方差自适应加权的低频系数融合方法和区域方差取大的高频系数融合方法;最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文提出的融合方法能够有效提高高光谱图像的目视效果,突出目标与背景区域的差异,有利于目视解译工作的进行。     

多小波变换在夜视图像融合算法中的应用

从微光图像和红外图像的特点出发,提出了一种基于多小波变换的夜视图像融合算法.该方法先对夜视图像进行多小波变换得到各子带的多小波系数,其低频系数采用自适应加权融合算子进行融合,高频系数先进行阈值去噪和子带增强,再采用基于频带方向的融合算子进行融合,经多小波逆变换后得到融合图像.实验结果表明,本文算法与单小波融合算法、传统融合算法相比,得到的图像能更好地突出图像的边缘特征,增强图像的可视性和清晰度,并在信息熵、峰值信噪比等客观性能指标上取得了显著的改善.     

基于热辐射信息保留的图像融合算法

针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题,提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法。通过NSCT（non-subsampled contourlet transform）变换对红外与可见光图像进行多尺度分解,得到各自的高频子带和低频子带,可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红外低频子带部分叠加得到融合图像的低频系数,高频部分使用基于点锐度和细节增强的融合规则进行融合以得到高频系数,最后通过逆NSCT变换重构得到融合图像。实验表明,相较于其它图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节表现能力,并在多项客观评价指标上优于其它算法,具有更好的视觉效果,且在伪彩色变换后有良好的视觉体验,验证了所提算法的有效性和可行性。