肺部肿瘤跨模态图像融合的并行分解自适应融合模型

目的 跨模态像素级医学图像融合是精准医疗领域的研究热点。针对传统的像素级图像融合算法存在融合图像对比度不高和边缘细节不能较好保留等问题,本文提出并行分解图像自适应融合模型。方法 首先,使用NSCT(non-subsampled contourlet transform)提取原图像的细节方向信息,将原图像分为低频子带和高频子带,同时使用潜在低秩表示方法(latent low-rank representation, LatLRR)提取原图像的显著能量信息,得到低秩部分、显著部分和噪声部分。然后,在低频子带融合方面,NSCT分解后得到的低频子带包含原图像的主要能量,在融合过程中存在多对一的模糊映射关系,因此低频子带融合规则采用基于模糊逻辑的自适应方法,使用高斯隶属函数表示图像模糊关系;在高频子带融合方面,NSCT分解后得到高频子带系数间有较强的结构相似性,高频子带包含图像的轮廓边缘信息,因此高频子带采用基于Piella框架的自适应融合方法,引入平均结构相似性作为匹配测度,区域方差作为活性测度,设计自适应加权决策因子对高频子带进行融合。结果 在5组CT(computed tomography...     

基于改进的NSCT红外可见光图像融合算法

针对在红外可见光图像融合过程中目标细节信息容易丢失的问题,提出一种使用非下采样轮廓波变换(NSCT)和主成分分析法(PCA)相结合的图像融合算法.首先应用NSCT将源图像分解分别得到低频和高频的子带图像.在低频子带系数中,由于PCA能够突出图像的主要信息,所以选用主成分分析法融合规则.高频子带中,相对来说较高层次系数表...     

基于非下采样Contourlet系数局部特征的遥感图像融合方法

根据多光谱图像和全色图像非下采样Contourlet变换(NSCT)后低频子带和高频方向子带不同的融合目的,提出了一种基于NSCT系数局部特征的遥感图像融合方法。首先将全色图像和多光谱图像的I分量进行NSCT变换,在低频子带采用有选择的加权求和规则,对于高频方向子带系数,在最高分解层上,采用高频方向子带系数绝对值较大的算子,而在其它的分解层,根据高频方向子带系数的区域方差,比较一定区域内各个系数区域方差的大小,采用有选择的融合方法,然后对融合的高频方向子带系数进行一致性检验。实验表明:融合图像在最大限度保持源图像光谱信息的同时,其清晰度较其它的融合方法得到了较大的提高。     

基于非向下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合

近年来图像融合已成为图像处理的一个热点,提出了一种基于非向下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contour-let transform)的多聚焦图像融合方法。首先对两幅源图像分别进行非向下采样轮廓波变换得到一个低频子带和多个高频方向子带,然后对高低频子带分别采取方向对比度的区域均值和局部熵的融合规则来选取相应的系数,最终通过反变换得到融合图像。实验中,与离散小波a、trous小波变换、NSCT的简单方法进行了比较,结果表明该方法的融合效果最好。     

区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合

非降采样轮廓波变换(NSCT)不仅具有平移不变性,还拥有足够的冗余信息,可以更有效地提取源图像中的方向信息,使得融合后的图像更符合人眼的视觉特性.利用NSCT在图像处理中的优势,针对红外光与可见光图像的融合,提出了一种新的基于改进的区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合算法.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,对低频子带采用区域能量自适应加权融合规则,带通方向子带则利用图像自相似进行系数的融合;最后,对融合系数进行NSCT逆变换,以重构生成融合图像.实验结果表明:与一些现有算法相比,该算法的图像融合结果在人眼主观视觉标准和客观评价标准上均具有明显优势.     

基于非抽样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法

文中研究了非抽样Contourlet变换（NSCT）的原理,以及其多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点。提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合新算法。本算法将多聚焦图像进行NSCT分解,不同子带采用不同的融合规则,低频子带采用新的基于灰度形态学梯度算子的融合算法,并做一致性检测,带通子带采用基于区域能量的融合算法。最后将融合得到的系数进行NSCT反变换得到融合图像。实验结果表明,与其他融合算法相比较,该算法可以更有效地保留源图像信息和细节特征。     

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。     

一种改进PCNN的红外与可见光图像融合算法研究

红外图像与可见光图像运用传统图像融合技术进行图像融合时,融合图像出现细节模糊、对比度降低等问题。针对此问题,提出了一种通过面积比改进脉冲耦合神经网络(PCNN)结合NSCT的图像融合方法。首先利用直方图双向均衡化对源图像预处理;其次经过NSCT分解图像得到低频子带和高频子带,高频部分采用改进的PCNN作为融合规则得到高频融合系数,低频部分采用加权平均作为融合规则得到低频融合系数;最后NSCT逆变换处理高低频融合系数得到融合图像。实验结果表明,融合算法在保留图像细节信息、增强图像轮廓信息方面优于传统图像融合算法,提高了图像对比度。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合算法。采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解;分别采用基于局部能量和区域特征的融合规则得到融合图像的低频子带系数和带通方向子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够获得较理想的融合图像,其融合效果优于基于Contourlet变换的图像融合算法。     

基于NSCT的图像融合算法

在基于非下采样Contourlet变换（NSCT）上提出了一种新的图像融合算法。对经NSCT的低频子带系数采取基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用一种混合的融合规则,即选用基于区域强度比的加权选择融合策略进行低层的选择,高层采用像素点的绝对值取大的方法进行选取。实验结果表明,该算法在目视判别以及客观标准下明显优于文中其他基于多尺度分析的图像融合算法,可获得较理想的融合图像。     

结合NSCT和压缩感知的红外与可见光图像融合

目的 红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察.因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度.方法 结合非下采样contourlet变换 (NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法.首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带.然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合.最后利用NSCT逆变换获得融合图像.结果 为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价.提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中.主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息.结论 实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域.     

基于NSCT和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合时出现的细节模糊、对比度降低等问题,论文提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)和卷积稀疏表示(Convolutional Sparse Representation,CSR)的图像融合方法.首先,分别对红外图像和可见光图...     

Multifocus image fusion using focus measure of fractional differential and NSCT

In this paper, a new multifocus image fusion scheme based on fractional differential and NSCT is proposed. Firstly, in virtue of the properties of fractional differential, a novel focus measure in nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain is presented and used to determine which coefficient is from the focused region. Then, based on the imaging principle of the multifocus image and the focus measure, a new selection principle for the lowpass subbands coefficients is developed. Meanwhile, focus measure maximum choosing scheme, namely select the coefficient with maximum focus measure value as the corresponding coefficient of the fused image, is applied to the high-frequency subbands. Finally, the inverse NSCT is employed to reconstruct the fused image and a pleasing fused result is generated. The experimental results show that the proposed method outperforms the conventional multifocus image fusion methods in both subjective and objective qualities.     

基于非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合及稳健性分析

提出一种基于区域显著性融合规则的非降采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法.首先,对来自同一场景图像的红外与可见光图像的Ⅰ分量进行非降采样Contourlet变换;然后,依照区域匹配度量和显著性度量规则进行融合,而融合图像通过非降采样Contourlet反变换即可得到.最后,针对此方法进行大量实验,并将其融合结果与基于小波变换及拉普拉斯金子塔变换的融合结果进行比较,同时分析它们在不同噪声条件下的性能指标.     

基于改进的稀疏表示和PCNN的图像融合算法研究

为提高图像融合的清晰度,本文提出一种基于改进的稀疏表示和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）的图像融合。利用非下采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform,NSST）对源图像进行分解变换,得到相应的低频子带和高频子带具有不同的信息。对于低频子带,采用改进的稀疏表示进行融合,利用K奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）算法,并对源图像进行自适应学习的多个子字典构造成联合词典。对于高频子带,则改进PCNN融合系数的选择方法,利用改进的空间频率作为神经元反馈输入来激励PCNN模型,并根据点火输出的总幅度最大的融合规则选择高频系数。最后,将融合后的低频子带和高频子带系数进行NSST逆变换,重构出融合图像。实验结果表明:该算法很好地保留了图像的边缘信息,并且得到的图像在相关的客观评价标准上也取得了良好的效果,表明了本算法的有效性。     

Research on fundus image registration and fusion method based on nonsubsampled contourlet and adaptive pulse coupled neural network

We present a registration and fusion method of fluorescein fundus angiography image and color fundus image which combines Nonsubsampled Contourlet (NSCT) and adaptive Pulse Coupled Neural Network (PCNN). Firstly, we register two images by Speeded Up Robust Features (SURF) feature points, the nearest neighbor and the next nearest neighbor distance ratio method to eliminate the spatial difference between the source images. Secondly, we use Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm to achieve precise matching of feature points. Then, according to the transformation parameters obtained by RANSAC algorithm, we perform spatial transformation on the floating image to complete the registration. Finally, we obtain the low-frequency sub-band and high-frequency sub-band of the image to be fused by NSCT decomposition. The low-frequency sub-band is fused by the regional energy. The high-frequency sub-bands are studied using a simplified-PCNN model and the Particle Swarm Optimization algorithm. The link strength of the simplified-PCNN is an improved Laplacian energy and the images are fused based on the number of times the pixels are ignited. The proposed method has higher average gradient (AG) value and information entropy (IE) value and lower relative global dimensional synthesis error (ERGAS) than the existing fusion methods of the fundus image. The fusion image can accurately synthesize the image information, clarify the performance of the details, and has better spectral quality in the spectral range. The image of fused provides an effective reference for the clinical diagnosis of fundus diseases.

     

基于非下采样剪切波变换和特征合成的医学图像融合算法

针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题,本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST）的医学图像融合算法,对多模态医学影像进行融合,增强细节结构提取的能力,提高图像融合质量,为医疗诊断提供依据.首先,将已配准的源图像进行NSST分解,得到低频子带和一系列高频子带;其次,对于低频子带系数,提出利用局域平均能量与局域标准差的合成值进行子带之间选择的融合策略,有利于完整保存基础信息,对于高频子带系数,利用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian,NSML）的方法进行融合;接着,将融合过后的低、高频子带进行NSST的逆过程变换,从而得到融合之后的图像;最后,在灰度和彩色医学多模态图像上进行大量的实验,并选择信息熵（IE）,空间频率（SF）,标准差（SD）和平均梯度（AG）对融合后的图像进行质量评价.仿真结果表明,本文算法在主观视觉效果以及客观评价指标上均取得较大改善.与其他算法相比,信息熵,标准差,空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%,4.06%,1.78%和1.37%,融合后的图像包含更丰富的细节纹理信息,视觉效果更好.     

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.     

一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法

通过分析图像经小波变换后各子带的方向区域特性和比较各种图像融合算法的效果,提出了一种改进的基于方向区域能量选大图像融合算法.对于低频子带系数,采用基于归一化区域梯度加权的融合规则确定低频融合系数;对于高频子带系数,根据其所在高频子带的方向特性,采用基于方向区域能量选大的融合规则,进而确定高频融合系数.实验结果表明:改进...