基于NSCT和边缘检测的图像融合算法研究

近年来,图像融合已经成为计算机视觉领域一向有价值的新技术,论述了NSCT变换理论,先将图像作非下采样拉普拉斯金字塔尺度分解,在各个尺度层对高频子带作非下采样方向分解,然后分别采用基于区域能量和边缘检测的融合规则得到融合图像的非下采样Contourlet低频和高频系数;最后再进行非下采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像多项指标都优于Contourlet变换、NSCT变换。     

一种使用曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出一种使用曲线波（Curvelet）变换的多聚焦图像融合方法：首先采用非均匀采样的快速傅里时变换（FDCTUSFFr）实现方法的二代Curvelet变换,对待融合图像进行分解;然后对不同尺度和方向上的曲波系数采用设计的融合策略进行融合;最后通过融合系数重构得到结果。实验结果表明该方法在主观感觉和客观评价指标上较小波分析的融合算法均有一定的提高。     

改进快速NSST的热烟羽红外与可见光图像融合

针对非下采样剪切波变换逐步划分子带过程中迭代滤波运算效率不高的问题,提出一种非下采样剪切波变换的快速分解重构方法。改进的分解方法根据分解的尺度卷积非下采样金字塔滤波器组中相应的滤波器,用卷积结果对源图像进行滤波,直接生成子带图像,在提高图像分解速度的同时,也相应减少分解迭代滤波的运算量。本文采用一种基于标准差的区域特性量测方法用于低频系数融合,突出低频系数中的轮廓信息;最高频系数融合采用能量取大的融合规则,其余高频系数通过结合改进的拉普拉斯能量和与梯度特性进行融合,使目标烟羽的边缘信息更加清晰。实验结果表明,融合后热烟羽图像目标细节清晰突出;综合客观评价指标来看,本文方法优于一些常用的红外与可见光图像融合方法。     

基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。     

基于NSCT域的动态WNMF图像融合算法的研究

在红外线与可见光图像的融合过程中，经常会出现融合图像细节方面缺失的情况。为了解决这一问题，采用了改进的非下采样轮廓波变换（NSCT）图像融合算法，融入动态的加权非负矩阵分解规则（WNMF），对图像进行融合处理。结果表明，利用非下采样轮廓波变换算法对两幅源图像进行多尺度多方向的分解，可得到低频与高频部分；动态的WNMF融合规则作为低频部分的融合规则；高频部分中最高层的分解尺度采用绝对值取大的方法；高频部分其它各层则设定匹配度阈值；低于阈值时，使用基于区域能量匹配度的区域方差选大的方法；如果高于阈值时，采用加权平均的方法进行；通过对低频部分与高频部分的处理，用NSCT逆变换方式获得了融合图像。该方法有效提高了融合图像清晰度，凸显了其细节信息，缩短了所需的计算时间。     

基于NSCT和改进型PCNN的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光图像融合算法中易出现目标信息丢失或减弱的情况,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和改进型脉冲耦合神经网络的融合算法.该算法首先对经过预处理和图像配准后的红外和可见光图像进行非下采样Contourlet变换,分别得到两幅图像的高频系数和低频系数;其次,采用改进型脉冲耦合神经网络对源图像高频系数进行融合,用区域能量最大处理低频系数;最后,对融合后的系数进行非下采样Contourlet反变换,得到融合后的图像.实验结果表明,本文算法在主观视觉上显示了更多的图像细节信息,同时客观数据指标也有不同程度的提升.     

基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对曲波变换图像融合的不足,提出了一种基于非下采样轮廓波变换（Non—subsampledContourletTransform,NSCT）图像融合方法。首先对已配准待融合图像进行NSCT分解;然后使用相应的融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数;最后经逆变换重构得到融合图像。通过对不同曝光度图像以及多聚焦图像进行融合实验,仿真结果表明该算法融合图像在主观视觉和客观评价指标上均取得良好效果。     

基于NSCT的SAR与可见光图像融合算法

针对SAR图像与可见光图像融合的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的SAR图像与可见光图像融合算法。通过NSCT变换对SAR图像和可见光源图像进行分解,对低频子图像,采用以区域熵为测度参数进行邻域融合。对高频子图像的最高层采用区域标准差选大法进行融合;对高频子图像的其他层采用以邻域相关系数为阈值,基于平均梯度选择的邻域算法进行融合。最后进行NSCT逆变换得到最终融合图像。实验结果表明该方法可以获得较理想的融合图像和更多的细节信息。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.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.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

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.     

基于方向区域的NSCT图像融合算法

提出一种新的基于方向区域的NSCT图像融合算法。算法首先对源图像进行NSCT分解,获得不同方向的高低频子带。其次对高低频系数,根据不同分解层的方向特性,按方向区域能量的规则进行融合。最后,通过反变换获得融合图像。该方法既保留了Contourlet变换方法的多尺度多方向特性,又具有移不变性。实验结果表明,提出的算法有效可行,对比常用的区域融合算法,获得了更好的融合效果。     

基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合

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。     

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。     

基于二代曲波变换的图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的图像融合方法。首先对源图像进行曲波变换,粗尺度系数采用加权平均的融合规则,细尺度系数采用基于区域标准差的融合规则,然后对细尺度系数进行一致性校验,最后进行图像重构得到融合图像。数值实验结果表明,该方法有效,性能优于基于小波变换的图像融合方法。     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法研究

提出了一种针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法。首先采用非下采样Contourlet变换把源图像分解成尺多度、多方向上的子带,然后采用绝对值最大算子的方法对高频部分进行融合,采用基于区域方差的方法对低频部分进行融合,最后进行重构得到融合图像。对试验中采集的双波段红外图像进行了融合实验,并将融合效果与梯度金字塔变换方法和小波变换方法进行了比较。实验结果表明,针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法有效可行,可以获得比常用的算法更好的融合效果。     

基于采样二通道不可分小波的多光谱图像融合

针对基于非下采样不可分小波图像融合方法空间分辨率不高、基于张量积小波融合方法会出现方块效应的不足,提出了一种基于伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道采样不可分小波的多光谱图像和全色图像融合方法.利用矩阵扩充方法,构造了一组新的不可分低通滤波器和高通滤波器组,利用所设计滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作下采样的多尺度不可分小波分解,分别对分解后的低频子图像和高频子图像按不同的融合规则进行融合.实验结果表明,其保持光谱信息的能力和保持空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法、基于IHS-DWT的融合方法、基于IHS-Contourlet变换的融合方法、基于IHS-Curvelet变换的融合方法、SRF方法都强,与基于非下采样的二通道不可分正交小波和不可分双正交小波融合方法相比,该方法能保持较好的整体光谱信息和较高的空间分辨率信息.     

基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合

 针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于相似性灰关联的Curvelet域可见光图像融合方法.该方法首先将待融合图像进行多级Curvelet分解,然后对各融合图像的高频系数进行分块,利用灰色理论中的灰色欧几里德关联度确定各子块间的相似性,并制定不同的高频系数融合策略,低频系数则采用算术平均法融合;最后,通过Curvelet逆变换重构融合图像.实验结果显示,该方法融合图像的信息熵、标准差和清晰度等指标优于金字塔融合法以及小波变换法等常见的多种融合方法.