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NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

基于非抽样Contourlet变换的红外图像和可见光图像融合算法

分析了非抽样Contourlet交换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的原理和优点,针对红外图像和可见光图像的特征,提出了一种新的基于NSCT图像融合算法,应用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取区域方差加权法融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好.     

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。     

基于卷积神经网络结合NSCT的红外与可见光图像融合

传统红外与可见光融合图像在复杂环境下存在细节缺失,特征单一导致目标模糊等问题,本文提出一种基于卷积神经网络结合非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform,NSCT）的红外与可见光图像进行融合的方法。首先,通过卷积神经网络提取红外与可见光目标特征信息,同时利用NSCT对源图像进行多尺度分解,得到源图像的高频系数与低频系数;其次,结合目标特征图利用自适应模糊逻辑与局部方差对比度分别对源图像高频子带与低频子带进行融合;最后,通过逆NSCT变换得到融合图像并与其他5种传统算法进行对比;实验结果表明,本文方法在多个客观评价指标上均有所提高。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光图像在融合时亮点目标易丢失且背景信息不够清晰的问题,提出基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与局部区域融合规则相结合的红外与可见光图像融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,对低频子带系数采用加权平均取均值的融合规则,对高频子带系数采用系数值选大与局部均方差相结合的融合规则,将前两步得到的系数进行逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉效果和客观评价方面,该融合算法都是有效的且可得到比参考融合算法更为理想的融合图像。     

NSCT域内结合边缘特征和自适应PCNN的红外与可见光图像融合

针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.对于低频子带,采用一种基于边缘的融合方法;对于高频方向子带,采用方向信息自适应调节PCNN的链接强度,使用改进的空间频率特征作为PCNN的外部激励,根据脉冲点火幅度融合子带系数.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合

针对同一场景的红外和可见光图像,提出一种基于OTSU递归分割算法的区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对红外和可见光图像进行区域分割和区域关联,关联映射图分为目标区域、背景区域和灰度区域。随后,应用NSCT变换对图像进行多尺度、多方向分解,按照关联映射图中三个区域对NSCT分解后的高低频子带系数进行区域划分,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则。最后,进行重构得到融合图像。对三组不同场景图像的实验结果进行主观目视判别和客观性能评价,对比基于像素和邻域能量的融合算法,本文算法不仅能较全面的保持可见光图像中的光谱信息,而且能够有效、准确的提取红外图像的热目标信息,优于传统的基于像素和邻域能量的融合算法,可获得较理想的融合图像。     

基于Contourlet变换和IPCNN的融合算法及其在可见光与红外线图像融合中的应用

针对多传感器图像融合这一图像处理领域中的研究热点问题,提出了一种基于Contourlet变换和IPCNN的融合方法.该融合方法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourlet域充分利用IPCNN的同步激发特性,进行基于IPCNN的融合策略设计,提高了融合效果.仿真结果表明,该算法具有很好的融合效果.     

NSCT域内基于改进PCNN和区域能量的多光谱和全色图像融合方法

针对多光谱和全色图像的融合,提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）和区域能量的融合方法。首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后,对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合;在带通方向子带,结合改进的脉冲耦合神经网络,使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励,经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图,根据点火时间计算点火映射图的区域能量,通过判决算子选择待融合图像的带通方向子带系数作为融合系数。最后,对融合处理后的NSCT变换系数进行重构生成融合图像。实验结果显示:在迭代次数为100次时,与改进小波算法相比,标准差提高了9.48%,熵提高了0.95%,相关系数提高了21.56%,偏差指数降低了29.66%;与Contourlet算法相比,标准差提高了9.73%,熵提高了0.94%,相关系数提高了11.27%,偏差指数降低了9.45%;与NSCT算法相比,标准差提高了3.84%,熵提高了3.34%,相关系数提高了7.89%,偏差指数降低了7.42%。     

基于CRF预分割和NSCT的多聚焦图像融合

针对基于多尺度分解的图像融合算法在提高图像模糊区域质量的同时却降低了清晰区域质量的问题,提出了一种结合CRF预分割与NSCT的多聚焦图像融合算法.该算法首先利用条件随机场概率模型对图像进行预分割,将图像预分割为清晰区域、模糊区域和两者的交界区域;然后对图像进行NSCT分解,低频子带系数采用加稀疏约束的非负矩阵分解算法融合,高频子带系数,在交界区域采用方向特征对比度的方法融合,在非交界区域选取清晰度高的系数融合.最后经NSCT逆变换得到最终的融合图像.该方法的融合效果在提高了图像清晰度的同时又有效保持了图像的边缘信息.     

采用NSCT与FCM相结合的SAR和多光谱图像融合算法

合成孔径雷达（SAR）和多光谱（MS）图像的融合,有助于得到对观察对象的更好地视觉感知。但是,由于其内在成像机制上的差异,许多经典的方法已被证明不适合这一研究,因此本文提出了采用非下采样contourlet变换（NSCT）和模糊C均值聚类（FCM）相结合的图像融合算法。采用FCM对SAR图像进行分割,得到目标区域和背景区域;采用NSCT对SAR图像和多光谱图像进行分解,得到低频子带和高频方向子带;对于低频部分,不同分割区域采用不同的自适应融合准则进行融合;对于高频部分,采用区域块能量准则进行融合;最后,通过NSCT逆变换得到融合后图像。实验结果表明,该算法的融合图像能很好的保留SAR图像的目标信息和多光谱图像的光谱信息,融合效果优于大部分传统的融合算法。      

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。     

NSCT域内基于自适应PCNN的图像融合新方法

论文结合非下采样contourlet变换（NSCT）的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频方向子带,采用改进的空间频率作为PCNN的外部激励;同时利用各子带图像的平均梯度自适应调节PCNN的链接强度,最后,选取具有较大点火次数的系数作为融合图像的系数,经逆NSCT变换重构融合图像。实验结果表明本文方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于小波变换、contourlet变换、PCNN的图像融合方法。      

一种新的基于多尺度几何分析的图像融合方法

基于多尺度几何分析方法——非下采样轮廓波(Con tourlet)变换(NSCT)和Beamlet变 换,提出一种全新的医学图像融合方法。在进行NSCT分解后,在高频成分首先使用Beamlet 变换进行边缘检测, 然后根据聚类分割边缘密度的差值确定其系数的融合规则;对于低频成分,采用局部区域标 准方差系数的融合规则;经过 一致性校正后,通过对融合后的高频与低频子带系数进行逆NSCT得到重构图像。数值实验表 明,与传统的融合方法相 比较,本文方法能够有效减少噪声对融合图像的干扰,增强了融合的线性细节表达能力,提 高了信息量。     

一种快速的基于稀疏表示和非下采样轮廓波变换的图像融合算法

为了提高图像融合的效率和质量,该文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换(NSCT)和4方向稀疏表示的图像融合算法。该方法首先对源图像进行快速NSCT分解,生成一系列低通和高通子带。对于低频子带,利用自适应生成的DCT过完备字典进行快速的4方向稀疏表示和系数融合;对于高频子带,则利用高斯加权区域能量最大的融合规则进行系数融合。快速NSCT将传统NSCT的树形滤波结构转变为多通道滤波结构,能成倍提高分解效率;快速的稀疏融合则抛弃了传统的滑动窗口方法,以水平、垂直、对角线4个方向进行稀疏表示和稀疏融合,进一步提高算法效率。实验结果表明,提出的快速算法能在不影响融合质量的条件下将算法效率提高近20倍。