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.     

基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法

针对基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合算法存在计算复杂度较高的问题,提出一种基于NSCT和压缩感知的图像融合方法.首先根据压缩感知理论的特点将其应用于图像融合领域,并采用Min-TV的方法重构图像;然后对NSCT进行分解,其计算量较大的带通子带系数采用基于压缩感知理论的图像融合方法;最后对低通融合图像和带通融合图像进行NSCT逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验,从主观感知和客观数据的对比分析上验证了所提出方法的有效性.     

非下采样四元数剪切波变换域的图像融合

目的 由于一些光学镜头聚焦范围的有限性,很难对同一场景中所有物体都清晰地成像在一幅图像中,而将同一场景中的多幅源图像进行融合可以得到一幅全景更加清晰的图像,为了增强融合图像的质量,提出了一种新的非下采样四元数剪切波变换（NSQST）的图像融合算法。方法 首先将源图像经过NSQST分解得到低频子带系数和高频子带系数;其次,对低频子带,提出了一种改进的稀疏表示（ISR）的融合规则;对于高频子带,提出一种改进的空间频率、边缘能量和局部区域相似匹配度相结合的融合规则;最后通过NSQST逆变换得到融合图像。结果 与其他5种融合方法进行对比,本文方法获得了较好的客观指标和视觉效果,其中与NSCT-SR算法相比,本文方法获得的4个客观指标分别提高了3.6%、2.9%、1.5%、5.2%,3.7%、3.2%、3.2%、3.0%和6.2%、3.8%、3.4%、8.6%。结论 通过多聚焦图像进行融合实验,实验结果表明该方法可进一步应用于目标识别、医学诊断等领域。     

多方向Laplacian能量和与tetrolet变换的图像融合

目的 红外与可见光图像融合算法大部分可以达到认知场景的目的,但是无法对场景中的细节特征进行更加细致的刻画。为进一步提高场景辨识度,提出一种基于tetrolet变换的多尺度几何变换图像融合算法。方法 首先,将红外与可见光图像映射到tetrolet变换域,并将二者分解为低频系数和高频系数。然后,对低频系数,将区域能量理论与传统的加权法相结合,利用区域能量的多变性和区域像素的相关性,自适应地选择加权系数进行融合;对高频系数,利用改进的多方向拉普拉斯算子方法计算拉普拉斯能量和,再引入区域平滑度为阈值设定高频系数融合规则。最后,将融合所得新的低频和高频系数进行图像重建得到融合结果。结果 在kaptein、street和road等3组红外与可见光图像上,与轮廓波变换（contourlet transformation,CL）、离散小波变换（discrete wavelet transformation,DWT）和非下采样轮廓波变换（nonsubsampled contourlet transformation,NSCT）等3种方法的融合结果进行比较,主观评判上,本文算法融合结果在背景、目标物以及细节体现方面均优于其他3种方法;客观指标上,本文算法相较于其他3种方法,运行时间较NSCT方法提升了0.37 s,平均梯度（average gradient,AvG）值和空间频率（spatial frequency,SF）值均有大幅提高,提高幅度最大为5.42和2.75,峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）值、信息熵（information entropy,IE）值和结构相似性（structural similarity index,SSIM）值分别提高0.25、0.12和0.19。结论 本文提出的红外与可见光图像融合算法改善了融合图像的细节刻画,使观察者对场景的理解能力有所提升。     

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。     

自适应PCNN与信息提取的红外与可见光图像融合

提出基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合方法,用于有效地保留目标信息与空间背景信息,提高融合图像的可观测性与视觉效果。首先,基于NSCT方法对红外与可见光图像进行第一次融合,采用自适应PCNN方法提取目标信息融合低频子带系数,采用区域方差取大的规则融合高频子带系数,通过逆NSCT得到初次融合图像。然后,通过信息提取,得到初次融合图像和源图像的边缘保持度与信息熵。最后,依据信息熵与边缘保持度,采用不同的融合策略对红外与可见光图像进行第二次融合。实验结果表明,所述方法从主观视觉效果和客观评价都优于几个流行的基于多尺度变换的图像融合方法,与基于NSCT融合图像对比,两组实验融合质量指标分别提高了261.06%、48.31%、5.15%、142.95%、21.62%和372.85%、54.62%、4.73%、163.07%、25.40%。融合图像不仅边缘等细节纹理更加清晰,且视觉上更符合人眼视觉特性。     

BEMD分解和W变换相结合的红外与可见光图像融合

目的 针对传统的基于多尺度变换的图像融合算法的不足,提出了一种基于W变换和2维经验模态分解（BEMD）的红外与可见光图像融合算法。方法 首先,为了更有效地提取图像的高频信息,抑制BEMD中存在的模态混叠现象,提出了一种基于W变换和BEMD的新的多尺度分解算法（简称W-BEMD）;然后,利用W-BEMD对源图像进行塔式分解,获得图像的高频分量WIMFs和残差分量WR;接着,对源图像对应的WIMFs分量和WR分量分别采用基于局部区域方差选择与加权和基于局部区域能量选择与加权的融合规则进行融合,得到融合图像的W-BEMD分解;最后,通过W-BEMD逆变换得到最终融合图像。W-BEMD分解算法的主要思想是通过W变换递归地将BEMD分解过程中每层所得低频分量中滞留的高频成分提取出来并叠加到相应的高频分量中,实现更有效的图像多尺度分解。结果 对比实验结果表明,本文方法得到的融合图像视觉效果更佳,既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,而且在平均梯度（AG）、空间频率（SF）、互信息（MI）3个客观评价指标上也有显著优势。结论 本文提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,实验结果表明,该算法具有较好的融合效果,在保留可见光图像中的细节信息和突出红外图像中的目标信息方面更加有效。     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。     

改进NSCT和IHS变换相结合的遥感影像融合

目的 目的为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样Contoulet变换（NSCT）和IHS变换相结合的融合方法。方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I⁺分量;然后通过NSCT变换分别对I⁺分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果。结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。     

基于非下采样Contourlet系数局部特征的遥感图像融合方法

根据多光谱图像和全色图像非下采样Contourlet变换(NSCT)后低频子带和高频方向子带不同的融合目的,提出了一种基于NSCT系数局部特征的遥感图像融合方法。首先将全色图像和多光谱图像的I分量进行NSCT变换,在低频子带采用有选择的加权求和规则,对于高频方向子带系数,在最高分解层上,采用高频方向子带系数绝对值较大的算子,而在其它的分解层,根据高频方向子带系数的区域方差,比较一定区域内各个系数区域方差的大小,采用有选择的融合方法,然后对融合的高频方向子带系数进行一致性检验。实验表明:融合图像在最大限度保持源图像光谱信息的同时,其清晰度较其它的融合方法得到了较大的提高。     

基于改进的NSCT红外可见光图像融合算法

针对在红外可见光图像融合过程中目标细节信息容易丢失的问题,提出一种使用非下采样轮廓波变换（NSCT）和主成分分析法（PCA）相结合的图像融合算法。首先应用NSCT将源图像分解分别得到低频和高频的子带图像。在低频子带系数中,由于PCA能够突出图像的主要信息,所以选用主成分分析法融合规则。高频子带中,相对来说较高层次系数表达的是源图像中最为细节的信息,可选用绝对最大值法融合规则,而相比之下低层次系数代表了较为粗糙的信息,可选用绝对最大值与区域标准差融合规则。从实验结果可以得出,在红外可见光图像目标信息和细节信息融合效果上该算法优于其他算法,有更好的图像视觉效果。     

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...     

基于NSCT域滚动引导滤波与自适应PCNN的医学图像融合

针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清晰度。然后,通过NSCT变换分解增强后的CT和MRI源图像得到低频子带和高频子带。低频子带系数采用改进参数自适应双通道脉冲耦合神经网络融合策略,明显改善了软组织的纹理细节模糊效果;高频子带系数采用加权求和修正拉普拉算法融合,提升了融合后图像的细节、纹理等信息。最后,通过逆NSCT变换重构出融合图像。通过五组对比实验表明,所提方法的AG、CC、SF、MSE以及CEN客观评价指标分别平均提高了13.30%、6.71%、4.40%、40.23%、19.16%,说明该融合方法在处理纹理细节、边缘轮廓、结构相似性以及图像像素方面性能更好。     

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。     

基于SIFT与Contourlet变换的高分辨遥感图像配准

针对高分辨遥感图像特征量较多的情况,提出一种基于SIFT与Contourlet变换相结合的图像配准算法。首先将图像进行Contourlet变换分解成低频和高频子带,对高频子带通过设定合适的阈值来提取图像边缘特征点,对低频子带进行SIFT特征点提取。将两者提取到的特征点分别匹配后得到粗匹配点对,利用随机抽样一致性(RANSAC)选择出精匹配点对,实现图像配准。实验表明:在多源遥感图像配准过程中,与基于非采样Contourlet变换(NSCT)和基于SIFT特征提取相比,该算法能够更准确地提取到特征点,具有更高的运算效率以及匹配率。     

基于NSCT和分数阶微分的多聚焦图像融合方法

为了增加图像的细节信息,提出了一种基于NSCT和分数阶微分的多聚焦图像融合方法。首先采用NSCT将源图像分解为低频子带和高频子带,低频融合规则以基于局部对比度的变化显著度最大为决策图,高频融合规则以基于分数阶微分算法的梯度最大为决策图。最后通过逆NSCT得到融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果表明,该方法能有效保留边缘信息。     

基于NSCT和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合时出现的细节模糊、对比度降低等问题,论文提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)和卷积稀疏表示(Convolutional Sparse Representation,CSR)的图像融合方法.首先,分别对红外图像和可见光图...     

Research on fundus image registration and fusion method based on nonsubsampled contourlet and adaptive pulse coupled neural network

We present a registration and fusion method of fluorescein fundus angiography image and color fundus image which combines Nonsubsampled Contourlet (NSCT) and adaptive Pulse Coupled Neural Network (PCNN). Firstly, we register two images by Speeded Up Robust Features (SURF) feature points, the nearest neighbor and the next nearest neighbor distance ratio method to eliminate the spatial difference between the source images. Secondly, we use Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm to achieve precise matching of feature points. Then, according to the transformation parameters obtained by RANSAC algorithm, we perform spatial transformation on the floating image to complete the registration. Finally, we obtain the low-frequency sub-band and high-frequency sub-band of the image to be fused by NSCT decomposition. The low-frequency sub-band is fused by the regional energy. The high-frequency sub-bands are studied using a simplified-PCNN model and the Particle Swarm Optimization algorithm. The link strength of the simplified-PCNN is an improved Laplacian energy and the images are fused based on the number of times the pixels are ignited. The proposed method has higher average gradient (AG) value and information entropy (IE) value and lower relative global dimensional synthesis error (ERGAS) than the existing fusion methods of the fundus image. The fusion image can accurately synthesize the image information, clarify the performance of the details, and has better spectral quality in the spectral range. The image of fused provides an effective reference for the clinical diagnosis of fundus diseases.