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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 114 毫秒
1.
针对传统的偏振图像融合方法存在图像细节丢失、边缘模糊、对比度下降等不足,提出了一种基于区域能量的非下采样剪切波变换域(NSST)偏振图像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行分解,获取源图像的低频子带系数和高频子带系数;然后,对分解得到的低频系数基于区域能量加权融合,对高频系数先基于区域能量取大融合,再应用引导滤波进行细节增强;最后,通过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的偏振图像能够较好地保留细节信息,同时使边缘更加清晰,图像标准差、平均梯度、信息熵、对比度、空间频率相对传统方法均有不同程度的提高,具有更好的视觉效果。  相似文献   

2.
传统的红外与可见光图像融合方法存在着对比度不高、背景细节信息保留不理想的问题,为解决此类问题,提出了一种非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)结合自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的方法.利用NSST将源图像多尺度地分解成低频子带和高频子带;针对图像低频子带融合,采用自适应模糊逻辑加权平均融合规则;对于图像高频子带融合,采用自适应PCNN的算法;最后,通过NSST逆变换得到融合后图像.实验结果表明,相比于传统图像融合方法,本方法在信息熵、空间频率、平均梯度、互信息和交叉熵等多个客观评价指标上至少分别提高了1.54%、4.52%、3.52%、9.14%、0.12%,提高了融合图像的对比度,保留了背景细节信息,取得更好的融合效果.  相似文献   

3.
针对医学图像时常存在局部信息丢失、细节模糊不清等问题,为提高可视化效果,避免医疗误诊,提出了一种新的非下采样剪切波变换(NSST)算法。首先,利用NSST分解源图像得到高频子带系数与低频子带系数;其次,根据高低频子带系数的不同特性制定不同的融合策略,对稀疏性不佳的低频系数采用稀疏理论进行处理,反映图像细节信息的高频子带通过相对标准差比较法(RSDC)进行处理;最后,将融合后的高低频子带系数通过NSST重构得到最终的融合图像。从定性和定量角度来评价融合后的图像,算法融合效果良好,与其它5种算法比较发现:该算法在标准差、边缘信息评价因子等指标上表现较好,其余指标均处于中上水平。实验结果表明,该算法得到的融合图像在信息丰富性、对比度、清晰度等方面表现较好,有效增加了不同模态之间的互补信息,具有较好的应用前景。  相似文献   

4.
针对采集到的纹理图像无法呈现纹理物体的整体特征的缺陷,提出了一种新颖的图像融合算法.该
融合算法基于纹理图像的大部分纹理信息存在于高频子带中的特点,分别对两幅互补图像进行小波分解,
再对低频子带采用平均融合算子处理,然后对高频子带采用高斯 拉普拉斯算子提取局部边缘信息,以作
为融合规则,并根据两幅互补图像的相似度对高频子带加以融合.结果表明,该算法通过对多幅互补图像
的小波分解图像进行融合,使得融合后的图像内容清晰,纹理信息更加丰富,为后续的缺陷查找步骤提供
了准确的依据.  相似文献   

5.
基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区域能量和平均梯度加权的方法对分解后医学图像的高低频系数进行融合,采用NSST逆变换重建融合后的图像.选择信息熵、平均梯度和空间频率3个参数作为融合图像的客观评价参数,结果表明,该方法取得的融合结果比离散小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好,计算效率更高.  相似文献   

6.
NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.  相似文献   

7.
基于小波模极大值的磁瓦裂纹缺陷边缘检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了准确提取磁瓦表面缺陷的边缘信息,提出一种基于图像加权信息熵和小波模极大值相结合的磁瓦表面裂纹缺陷的边缘检测算法。针对磁瓦表面缺陷对比度低、背景纹理对边缘提取干扰大等特点,设计了一种自适应改变截止频率的BHPF滤波器。利用图像梯度方差加权信息熵对背景纹理的清晰程度和复杂程度进行定量描述,拟合出信息熵同截止频率的非线性函数关系,自适应改变滤波器参数。为避免在多尺度下将缺陷的边缘信息丢失,采用分解尺度判别函数获取小波变换的最优分解尺度。为保证裂纹缺陷边缘连续性和定位准确性,采用双阈值对小波模极大值进行判定求得边界点。实验结果表明,该方法对磁瓦裂纹缺陷边缘的检测优于传统的Canny和Sobel边缘检测算子,可用于磁瓦其他缺陷的提取,为实现缺陷的自动识别奠定了基础。  相似文献   

8.
针对不同波段全极化SAR图像的融合,提出了一种基于Contourlet变换域进行图像融合的方法.利用Contourlet变换将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的高频子带,对分解后的低频子带进行邻域能量加权融合;对方向高频子带依据尺度间相关性定义一个边缘信息量测指标,选择量测指标大的系数作为融合系数.最后对两波段全极化SAR图像进行了融合实验.实验结果表明:与小波变换等融合方法相比,利用所提出方法融合后的图像能够明显抑制SAR斑点噪声影响,在视觉特性以及评价指标上效果更好.  相似文献   

9.
为了更有效地抑制图像噪声,改善图像视觉效果,提出了一种基于非下采样Shearlet变换( nonsubsampled shear?let transform,NSST)与核各向异性扩散的图像噪声抑制方法。首先对含噪图像进行非下采样Shearlet变换;然后对所得到的低频和高频分量分别进行改进的全变差( improved total variation, ITV)扩散与核各向异性扩散( kernel anisotropic diffu?sion, KAD);最后对扩散后的低频和高频分量进行非下采样Shearlet逆变换得到噪声抑制后的图像。给出了实验结果,并且依据主观视觉效果和峰值信噪比、结构相似度两种定量评价指标,与近年来提出的基于小波阈值收缩结合全变差、基于复Contourlet域非线性扩散、自适应Shearlet域约束的全变差等3种噪声抑制方法进行了比较。实验结果表明,该方法的噪声抑制能力更强,且更为完整地保留了图像的边缘和细节信息。  相似文献   

10.
针对前视声纳图像清晰程度不同,局部区域模糊的特点,提出一种基于NSCT多尺度分析的前视声纳图像融合算法。首先,对源图像进行NSCT多尺度分解,得到一系列多尺度子带分解系数;然后,根据图像中清晰目标反射声波能量大、对比度高特点,构建前视声纳图像融合规则:分别对低频子带采用Gabor能量,高频子带计算局部对比度指导融合规则,并提出区域一致性校验准则抑制图像噪声,产生融合图像多尺度子带分解系数。最后,应用NSCT逆变换获得融合图像。声纳图像融合对比实验证明提出方法有效性。  相似文献   

11.
钢轨表面缺陷图像自适应分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对钢轨表面缺陷提取时的灰度分布不均与杂散光干扰问题,在背景差分法的基础上提出了一种钢轨表面缺陷图像自适应分割算法.首先,通过统计钢轨图像中各行像素灰度特征,结合其均值与标准差分布曲线快速提取钢轨表面区域;然后,进行区域与边缘特征的均值窗口自适应选取;最后,根据均值模糊原理建立背景图像模型并进行图像差分,实现了钢轨表面缺陷分割.实验结果表明:提出的轨面提取算法快速、有效;钢轨表面缺陷自适应分割算法在凸显图像中缺陷部分的同时,有效减少了光照变化和反射不均的影响.该方法对测试图像的召回率和准确率分别达到了95.4%和81.3%.  相似文献   

12.
In this paper, we propose a novel improved region energy based image fusion rule. The original images are firstly decomposed by using the lifting scheme of wavelet transform into four sub-bands: LL, LH, HL, HH, by studying principles and characteristics of the wavelet subbands, and we put emphasis on the high frequency subbands. Thus HH, HL, LH sub-bands, which represent three direction of high frequency details, are weighted by different size of three direction Gaussian kernel, then the energy based image fusion rule is applied with a optional size of window, thus the activity level of high frequency subbands are obtained, followed by a local region matching degree in the corresponding direction and resolution, an activity level of low frequency subband is calculated, then perform consistency verification on the selected wavelet coefficients, by doing the inverse wavelet transform the fused image is obtained. The performance of the proposed novel image fusion scheme is conducted and compared with a few existing image fusion algorithm, the experimental results show Keywords:  相似文献   

13.
为解决太阳能电池的弱缺陷检测问题,提出一种基于二维张量经验小波的多光谱图像融合算法。使用一组特定波长的光源采集太阳能电池片图像信息,对图像进行顶帽变换抑制背景噪声;使用经验小波变换对预处理图像进行分解,分别对获得的高低频子带图像采用基于极大值的显著性融合规则进行融合,将融合后的高低频子带图像进行小波反变换获得最终的融合图像。在相同的采集条件下获取五类色差电池片图像,进行算法测试试验,并从图像视觉效果和客观评价指标两方面与其他算法分析比较。试验结果表明,此算法不仅具有良好的适应性,而且在保持光谱信息和抑制噪声等方面均取得良好的效果。  相似文献   

14.
本文提出一种结合DCT变换和非下采样contourlet变换的彩色图像增强算法。算法根据非下采样contourlet变换后不同子带的特点对低频子带和高频子带采用不同的增强方法进行处理;为了修复增强过程中产生的颜色偏移,对增强后的图像进行了颜色修复;最后通过简单锐化即可达到很好的效果。由实验结果可知,算法提高了图像整体对比度的同时保留了完整的边缘细节信息和色彩保真度,从视觉效果和性能指标上来看都优于curvelet变换的方法和DCT变换的方法。  相似文献   

15.
针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种基于Contourlet的Bandelet变换.该变换首先通过小波变换把图像分解成不同频率的子带,接着用方向滤波器组把高频子带分解为多个方向子带,之后对每个方向子带进行Bandelet变换.这种多方向多尺度临界采样的变换能更稀疏地表示图像边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩.将JPEG2000的比特位平面和上下文编码方法应用到量化后的变换系数上实现了图像压缩.实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,提出的压缩算法优于JPEG2000.  相似文献   

16.
一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型.并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法.该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪.最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制.实验表明:与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果.  相似文献   

17.
针对传统小渡变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种小波树分类和合成编码结合的图像压缩方法.该方法首先对纹理丰富的图像进行3级小波变换,再对高频子带通过小波树分类器分为低频树和高频树.最后对最低频子带进行差值脉冲编码调制(DPCM),对低频树和高频树分别进行SPIHT和多阶段矢量量化(MVQ).仿真结果表明,该方法在峰值信噪比和编解码时间均优于SPIHT算法.在0.125b/s下,Boat图像峰值信噪比(PSNR)比SPIHT算法提高了0.8dB.  相似文献   

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