结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。     

基于多小波变换的区域方差图像融合方法

提出了一种基于多小波变换的区域方差融合方法。首先对参与融合的两幅图像进行多小波多尺度分解,得到两个金字塔结构的分层信息。然后分别在变换域的各层对小波系数进行融合:低频信息采用加权平均算子进行融合;高频信息采用一种基于区域方差的多子带联合判决的融合规则进行融合,最后重构得到融合图像。实验结果的主客观评价分析表明,该方法的融合性能比基于单小波的融合方法的融合性能好。     

基于支持度变换的红外与可见光图像融合算法

为了提高可见光和红外图像融合效果,采用支持度变换的可见光与红外图像融合算法,首先对可见光和红外图像进行支持度变换,低频系数采用局部能量比例调制加权的方法进行融合,高频系数采用局部方差比例加权的方法进行融合,最后通过重构算法得到融合图像,并由理论分析得到融合图像的性能指标数据。结果表明,该算法同小波算法、Contourlet变换算法以及文献算法相比较,在图像细节信息、包含的信息量以及清晰度上都得到显著提高,达到了预期效果。     

基于区域特性的Curvelet变换图像融合算法

为克服小波变换在二维或更高维度空间分析中的缺陷,提高图像融合质量,提出基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。引入可以有效分析图像中的曲线奇异性,能更加合理处理图像边缘信息的Curvelet变换对图像进行分解,对图像分解后的低频部分采用自适应阈值的区域方差高斯加权融合方法,增加图像像素之间的关联,并有效保留细节和边缘。对高频部分采用区域能量融合方法来降低噪声,增强图像的细节。采用该算法对多组不同图像进行融合实验,并用信息熵、交叉熵、相关系数、空间频率等对融合图像进行客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合规则和算法,能在保持更好清晰度的同时获得更丰富的图像内容。     

基于Contourlet变换的偏振图像融合

提出一种基于Contourlet变换的偏振图像融合算法。Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用Contourlet变换对三个555波段不同方向的偏振图像进行分解,对于高频和低频系数分别采用不同的窗函数计算区域能量,最后加权实现偏振图像的融合处理。实验结果表明,该算法与小波分解法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以体现偏振图像的特点,取得较好的融合视觉效果。     

基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在图像边缘表达方面的局限性,以及Curvelet变换在表达图像点特征上的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法.首先对图像进行Curvelet分解,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点分别采用了两种不同的选取方法:模值绝对值取大法和基于系数相关性法.最后,对最终系数进行反Curvelet变换,得到融合结果图.采用该算法进行了大量的红外图像与可见光图像融合实验,实验结果表明,此算法的融合结果图获得了更好的目标信息和光谱信息.     

基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

基于小波变换的图像融合方法

数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法：基于像素的融合方法与基于区域的融合方法，及它们各自的实现方式。     

一种基于NSST变换的红外偏振图像融合算法研究

红外成像技术可以全天候进行工作,受一些恶劣天 气因素的干扰较少,因为其依靠目标的温度差和热辐射率来成像,缺点也很明显,成像结果 细节模糊,目标与背景的对比度低,边缘平滑,视觉效果一般。而偏振图像由于其只保留某 些特定方向入射光的特殊成像机制,从而可以获取目标与背景粗糙度、含水量、物质理化以 及纹理特征等多维细节信息,但也正因为滤除了部分方向的光线,导致偏振图像整体亮度偏 低。针对单偏振参量信息弱、对比度小而且红外强度图像细节模糊的问题,提出一种基于非 下采样剪切波变换(NSST)的红外偏振图像融合算法,可以有效提高复杂背景中目标的辨识 度。首先将偏振度图像与偏振角图像采用改进的区域方差方法进行融合得到初始图像。然后 对初始图像与红外强度图像进行NSST分解处理,低频分量采用区域关联度与区域方差相结合 的融合规则,高频分量的融合采用区域关联度与区域特性能量相结合的规则。实验结果表明 ,本算法主观视觉效果良好,客观评价指标也优于其他算法。     

基于NSCT结合显著图与区域能量的红外与可见光图像融合

针对传统的红外与可见光图像融合出现的清晰度和对比度偏低,目标不够突出的问题,本文提出了一种基于Non-subsampled Contourlet(NSCT)变换结合显著图与区域能量的融合方法。首先,使用改进的频率调谐（Frequency-tuned, FT）方法求出红外图像显著图并归一化得到显著图权重,单尺度Retinex(Single-scale Retinex, SSR)处理可见光图像。其次,使用NSCT分解红外与可见光图像,并基于归一化显著图与区域能量设计新的融和权重来指导低频系数融合,解决了区域能量自适应加权容易引入噪声的问题;采用改进的“加权拉普拉斯能量和”指导高频系数融合。最后,通过逆NSCT变换求出融合图像。本文方法与7种经典方法在6组图像中进行对比实验,在信息熵、互信息、平均梯度和标准差指标中最优,在空间频率中第一组图像为次优,其余图像均为最优结果。融合图像信息量丰富、清晰度高、对比度高并且亮度适中易于人眼观察,验证了本文方法的有效性。     

基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法

提出了基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法.首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,得到两个金字塔结构.对于金字塔的每一层分解,使用"区域象素聚类"的方法生成标签图像,利用标签图像,对两金字塔各层的三个高频细节分量按区域能量取大的规则,形成融合二值决策图,每层分解对应一个二值决策图.利用每一层的二值决策图对相应层的细节分量进行融合,最后重构.并采用均方根误差对该方法进行了客观评价.实验结果表明本方法对多聚焦图像有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个象素的小波图像融合方法和文献[3]提出的融合方法的融合性能都好.     

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NSST域结合SCM与引导滤波的图像融合

为了保留红外与可见光图像更多的边缘及纹理信息,在常用的非下采样剪切波 变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)结合脉冲发放皮层(spiking corticalmodel,SCM)的图像融合算法基础上,引入引导滤波来处理高频系数,并将其作为SCM的外部 激励,融合高频部分。结合区域均值和区域能量,作为SCM的外部激励,融合低频部分。仿 真实验证明,所提算法的融合效果显然优于传统算法。在主观视觉上红外目标突出,背 景信息丰富,保留了良好的边缘及纹理信息,在客观评价上边缘保留因子、信息熵,以及对 比度等指标有明显的提高。     

基于Tetrolet变换的图像融合

Tetrolet变换与目前广为采用的小波变换相比, 在处理高维信号时具有更好的方向 性,能够精确 地表达图像的结构及纹理特征。本文将Tetrolet变换用于不同频谱图像的融合,以期获取更 大的信息量。 首先,将待融合的图像分别进行Tetrolet变换,得到不同尺度的高通和低通子带。然后,对 低通子带采用 基于局部区域梯度信息的融合方法得到低通融合系数,而对高通子带采用基于邻域方差加权 的融合方法得 到高通融合系数;最后,通过重构得到融合图像。采用多种图像进行了融合实验,其结果均 表明,经Tetrolet 变换获取的融合图像特征更为丰富、信息量更大,融合图像的信息熵和标准差都优于目前广 为采用的小波 变换和PCA变换图像融合算法;本文方法可有效地提高ATR系统和视觉对目标的识别探测概率 和降低虚警率。     

Image fusion based on shearlet transform and regional features

In this paper, a new image fusion method is proposed based on the shearlet transform. In this method, to make the best use of the regional characteristics of the low frequency coefficients, the low frequency sub-band coefficients from different images are fused according to a rule based on regional energy. As for the high frequency sub-band coefficients, they are fused according to a novel rule upon comprehensive consideration of multiple regional features, such as regional variance, regional average gradient, regional spatial frequency. Experimental results show that the proposed algorithm for image fusion outperforms traditional ones.     

基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合

针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。     

基于邻域匹配度和能量的curvelet变换融合

提出一种基于邻域匹配度和能量加权平均的多源遥感图像曲波变换融合方法。对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作曲波变换,融合图像的曲波系数中的低频分量取自多光谱图像的低频分量。求两幅图像高频系数邻域内的匹配度,与阈值相比较,根据比较结果分别采用不同方法确定高频系数。对生成系数进行逆曲波变换后得到融合图像。实验表明融合后的图像清晰度和光谱性得到有效提高。     

基于非下采样剪切波变换的红外与可见光图像融合

由于传统稀疏表示(SR)冗余字典单一,脉冲耦合 神经网络(PCNN)模型参数设置复杂,为了解决上述问题,提 出了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。该算法首先通过NSST将 源图像分解成低频子 带和高频子带。然后,使用自适应稀疏表示(ASR)模型进行NSST域低频部分稀疏系数的融合 ;同时,采用参数自适 应脉冲耦合神经网络(PA-PCNN)模型融合相应的高频部分。最后,对融合后的低频和高频波 段进行NSST反变换,重 建得到融合结果图。实验结果表明:该算法解决了传统SR模型的“块效应”问题,克服了PC NN模型中自由参数的设置难点,在主观视觉和客观评价上均优于现有算法。     

基于非下采样剪切波变换和QR分解的鲁棒零水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST,non-subsam-pled shearlet transform)和QR分解的零水印算法。首先,采用NSST对宿主图像进行分解;然后利用Logistic混沌系统从分解后的低频逼近分量中随机抽取出一幅子图,并将其分割成互不重叠的子块;最后对每一个子块进行QR分解,通过判断各个子块R矩阵中第1行元素向量的l1范数和所有子块R矩阵第1行元素向量l1范数的均值之间的大小关系构造零水印。实验结果表明,本文算法对添加噪声、滤波、JPEG压缩和剪切具有很强的鲁棒性,同时还能抵抗一定程度的旋转、缩放和平移(RST)几何攻击。     

基于Shearlet变换与区域分割的遥感图像融合

结合区域分割理论,提出了一种基于Shearlet变换 的遥感图像融合算法。首先通过色度H-亮度I-饱和度S(HI S) 变换对多光谱图像进行分解,将I分量与全色图像进行Shearlet变换,得到低 频、高频信息图;然后对 低频信息图进行基于灰度的区域分割,两图像的低频部分使用改进的加权融合算法改善融 合图像轮廓模 糊问题,以区域匹配度作为融合规则,高频分量采用区域清晰比作为融合规则,得到更多 的细节信息; 最后通过HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法 所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时,提高了空间细节信息。