基于NSCT域改进型NMF的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型非负矩阵分解的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后对低频子图像采用改进型非负矩阵分解方法进行融合,该过程无需对W和H进行随机化便可快速生成低频融合图像,高频子图像则采用自适应unit-fast-linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后利用非下采样轮廓波逆变换合成各子图像即可得到最终融合图像.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于NSCT 域感受野模型的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后,对低频子图像采用改进型感受野模型进行融合,高频子图像则采用自适应Unit-Fast-Linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后,将各子图像进行非下采样轮廓波逆变换,得到最终融合图像.仿真实验表明了所提出方法的有效性.     

基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法

为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。     

基于NSCT和PCNN的遥感图像融合算法

为能同时获得空间信息与光谱信息,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合算法。通过NSCT分解得到多光谱与高分辨率图像,并对其高低频分量采用不同的准则进行融合。实验结果表明,该算法能较好地保留图像光谱信息,提高图像的空间分辨率。     

基于非下采样Contourlet 变换的多分辨率图像融合方法

提出了一种基于非下采样contourlet 变换(NSCT) 的多分辨率图像融合方法,通过非下采样金字 塔(NSP) 和非下采样方向滤波器组(NSDFB) 实现对图像的多尺度多方向分解．该方法既保留了contourlet 变换 方法良好的多分辨率特性,又具有平移不变性．在融合处理中,采用一种改进的一致性校验策略;在高频系 数中除了进行本层的一致性校验外,还进行多层之间的一致性校验．实验结果表明,该方法取得了良好的融 合效果,所得融合图像的多项指标都优于拉普拉斯金字塔变换、小波变换、contourlet 变换等方法．     

基于差异性稀疏表示的人脸识别算法

针对光照变换产生的阴影、反光等原因,提出了一种差异性稀疏表示的人脸识别算法。首先利用非下采样contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transformation)将测试图像分解。利用不同子带系数特点,依据子带对图像分类的贡献度分类,并将子带信息进行融合,得到具有差异性的特征,最后用于人脸识别。在人脸数据库上的实验结果表明,该算法对于光照和表情变换具有较好的鲁棒性。     

非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法

Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) 能够提供灵活的多分辨率分解, 具有各向异性和图像方向性扩展特点. 与原始的Contourlet相比, 它是频移不变的, 能有效克服Contourlet变换中的伪吉布斯现象. 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks-PCNN)是一种具有视觉生理学基础的神经网络, 具有全局耦合和神经元同步脉冲发放特性, 已经被成功应用于图像处理和图像融合中. 本文将NSCT与PCNN结合起来, 充分利用二者的特性. 以NSCT变换域内系数的空间频率激励PCNN神经元, 选择点火次数大的系数作为融合图像的系数, 经NSCT反变换得到融合图像. 实验表明, 本文算法无论在视觉效果还是客观评价指标上, 都优于基于小波变换、基于Contourlet变换、基于PCNN和基于Contourlet-PCNN等融合算法.     

基于非下采样Contourlet变换的彩色图像拼接算法

文中分析研究了非下采样contourlet图像表示方法及在图像变换中的优点,提出了一种基于非下采样contourlet变换的图像拼接方法.利用SIFT算法和最近邻算法求得待拼接图像的匹配点和匹配区域,将待拼接图像分解成不同尺度、多方向的频带,对得到的频带对应地进行拼接,最后利用重构算法将拼接的各频带进行逆非下采样contourlet变换得到拼接图像.针对光照和数码相机的白平衡导致的拼接图像明暗差异,提出了一种基于二维直方图的B样条曲面拟合的的颜色校正方法.实验表明,文中方法优于传统的非下采样小波域中的拼接效果,过渡更平滑,拼接后的图更加自然,细节更清晰.     

非下采样Contourlet变换与脉冲耦合神经网络相结合的SAR与多光谱图像融合

由于获取地物波谱信息的波段范围及成像方式的不同,SAR与多光谱图像所得到的信息有很大差异,而且SAR图像会受到严重的相干斑噪声干扰,因此SAR与多光谱图像的融合很难获得满意的效果。考虑到非下采样Contourlet变换(NSCT)相比于其他多尺度几何分析方法的优势,提出了一种NSCT与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的SAR与多光谱图像融合方法。源图像首先经过NSCT分解获得不同尺度多个方向下的分解系数,将分解系数的高斯拉普拉斯算子能量作为脉冲耦合神经网络模型的输入,具有较大点火频率的系数将被选择作为融合图像的系数,最后经过NSCT重构得到最终的融合图像。实验结果表明,这种算法无论在主观视觉还是在客观指标上都要优于之前的许多算法。     

基于改进引导滤波与DCPCNN的图像融合方法

针对红外图像与可见光图像融合易产生边缘信息缺失,目标不够突出等问题,将引导滤波的保持边缘特性与双通道脉冲耦合神经网络（DCPCNN）的非线性耦合调制特性相结合,提出一种基于改进引导滤波与DCPCNN的红外与可见光图像融合算法。该方法首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解,获得高低频分量;对低频分量的融合是利用改进空间频率作用DCPCNN输入激励,且其链接强度由表征图像信息的平均梯度自适应调整来确定;高频分量融合是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权,而后采用改进的引导滤波进行平滑处理实现空间一致性;最后,对分别处理后的各分量经过非下采样剪切波变换可逆变换获取融合图像。针对典型背景目标和复杂背景目标两类实验结果表明,与经典的曲波变换、双树复小波变换、非下采样轮廓波变换和非下采样剪切波变换等方法相比,该算法可以有效综合图像的优势信息,且在平均梯度、标准差、空间频率、相关系数等方面具有更高的优势。     

基于区域特征的非下采样Contourlet变换卫星云图融合

对不同的卫星云图进行融合处理,可为灾害性天气的监测和预警提供更为全面的信息,提出一种基于区域特征的非下采样Contourlet变换(NSCT)卫星云图融合新方法。首先,采用NSCT对卫星云图进行多尺度和多方向分解,得到低通子带系数和各带通方向子带系数;然后,对低通子带系数采用基于图像区域相关系数和区域能量的自适应融合规则,对各带通方向子带系数采用加权和区域方差相结合的融合规则;最后,对融合系数进行NSCT逆变换得到融合云图。实验结果表明,该算法在增强融合云图的纹理及边缘等细节信息的同时,能更好地保留源红外云图的红外信息,融合效果更好。     

基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。     

基于SML和PCNN的NSCT域多聚焦图像融合

针对融合规则带来的虚假边缘、伪影等问题,提出了改进拉普拉斯能量和(Sum-modified Laplacian,SML)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)相结合的非下采样Contourlet变换(Non-Sampled Con-tourlet Transform,NSCT)域融合方法。首先,采用NSCT将每幅源图像分解成包含基本信息的低频子带图像和多幅包含细节信息的带通子带图像。然后,计算各尺度分解图像的SML值,根据值的大小对低频子带图像各像素点进行像素选择。对于带通子带部分,将计算的SML作为PCNN的输入激励,PCNN输出的点火映射图用来选择各子带图像的像素值。最后,将处理后的各子带系数进行NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,此算法能很好地改善融合图像的聚焦清晰度,并且与现有的SIDWT,DTCWT,NSCT以及基于PCNN的融合方法相比,所提算法在互信息量、结构相似度以及边缘信息保留量等客观指标方面得到了提高。     

基于非抽样Contourlet变换的医学图像融合算法

分析了非抽样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）的原理,提出了一种新的基于NSCT的医学图像融合算法,应用NSCT对CT和MRI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,带通子带采取模最大融合,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PCNN和非线性滤波万有引力的医学图像融合

为了更好地满足现代医学临床诊断和治疗的需要,提高医学图像的融合质量,提出在提升小波变换的基础上,结合脉冲耦合神经网络（PCNN）和像素点的非线性滤波万有引力的医学图像融合方法。低频子系数采用基于区域灰度均值的融合规则;高频子系数采用自适应PCNN的融合规则,将像素的非线性滤波万有引力作为简化的PCNN模型中的链接强度,使PCNN能够自适应调节链接强度的大小,并根据点火矩阵确定高频子系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像比其他融合方法保留了更多的边缘细节信息,各项评价指标均有所提高,有更好的融合性能。     

一种改进的PCNN图像融合算法

针对使用小波变换及简单融合规则的图像融合算法的不足,提出了一种改进的基于脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Networks,PCNN）融合规则的非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT）图像融合方法。对已配准待融合图像进行NSCT分解,采用改进的PCNN融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数,经逆变换重构得到融合图像。实验结果表明该算法在主观视觉和客观评价指标上都取得了较好的融合效果。     

利用NSCT域邻域特性区域化方法融合红外与微光图像

针对同一场景的红外与微光(可见光)图像融合问题,提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换(NSCT)融合方法.首先,对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解;然后对低频系数采用邻域能量上改进的区域化加权融合规则,高频系数采用邻域能量区域化匹配的系数选择方案与邻域方差上的区域方差取大融合规则;最后利用NSCT反变换进行重构得到融合图像.实验结果表明,本文方法信息熵略低于亮度过度增大的参考文献中的方法,由于传统方法引入虚假细节信息导致空间频率略高于所提方法,但其互信息与边缘保持度(Q)指标值较好,其融合图像整体效果优于对比方法.本文方法在保留源图像主要信息及捕捉细节信息方面效果显著,且融合的图像具有较好的视觉效果.