基于显著计算与自适应PCNN的图像融合方法

针对多尺度变换的图像融合对低频系数进行简单的加权平均处理时,不能很好地保护源图像中的显著信息的问题,提出一种将视觉显著计算的结果作为自适应脉冲耦合神经网络的链接强度,通过脉冲耦合神经网络指导多尺度图像融合中低频系数融合的方法。首先对源图像进行形态非抽样小波分解,得到低频系数和各尺度的高频系数,对低频系数采用显著计算与脉冲耦合神经网络的融合规则,高频系数选取绝对值较大者,最后通过反变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在一定程度上保留了源图像中的显著信息,改善了互信息、信息熵、平均梯度和边缘保持度等融合指标。     

视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法

为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,从而获取各自低频子带和高频子带,并将视觉显著性的检测结果用于指导分配低频子带的融合权重,即依据显著度大小赋予不同的权值,而高频子带的融合则依据局部标准差准则赋值;最后,通过非下采样轮廓波逆变换获得融合图像。实验结果表明:这种算法不仅可以保全可见光图像中的细节信息,而且能够精确地突显出红外目标信息,具有较好的视觉效果, 增强了红外与可见光复合前视系统的识别性能。     

基于Piella框架的声纳图像融合研究

基于Piella框架的加权多分辨率图像融合方法结构繁复,并且融合规则没有充分考虑到人类视觉特性。针对这些问题,提出一种只采用活性测度控制合成模块的多分辨率图像融合扩展模式。在该扩展模式的基础上,给出一种结合融合图像质量评价标准和前一分解层信息的多分辨率图像融合算法。该算法考虑到融合结果多以人眼为信宿,将图像质量评价标准引入到高频子带融合规则中;同时考虑到由于多尺度分析的存在,当前分解层低频子带的信息保有量明显少于前一分解层,将前一分解层信息引入到低频子带融合规则中。通过声纳图像融合实验,证明该方法融合效果良好,鲁棒性强,是一种有效的声纳图像融合方法。     

基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法

针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合算法的不足,提出一种基于复合分解与直觉模糊集的红外与可见光图像融合方法。采用NSCT将源图像分解为低频子带和高频子带,进一步采用潜在低秩表示模型将低频子带分解为低频基础子带和低频显著子带;针对低频基础子带、低频显著子带和高频子带的特征,采用不同的融合规则,其中,低频基础子带以视觉显著度为权重系数采用加权求和作为融合规则,低频显著子带以绝对值最大为融合规则,高频子带以直觉模糊熵最大选择为融合规则;通过NSCT逆变换得到红外与可见光融合图像。通过对比多组融合图像主、客观评价结果表明,该方法能有效保留边缘信息,保留较多的源图像信息,在视觉质量和客观评价方法优于其他图像融合方法。     

非下采样轮廓波变换的前视声呐图像融合

针对前视声呐图像清晰程度不同,局部区域模糊的特点,本文提出一种基于非下采样轮廓波变换的前视声呐图像融合算法。依据图像多尺度分解的理论,对源图像进行非下采样轮廓波变换,得到一系列多尺度子带分解系数;根据图像中清晰目标反射声波能量大、对比度高特点,构建前视声呐图像融合规则,即低频子带采用Gabor能量、高频子带计算局部对比度指导融合规则,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,并应用非下采样轮廓波逆变换获得融合图像。声呐图像融合对比实验证明,采用提出方法生成的融合图像在主观视觉和客观指标上均优于其他融合方法。     

有限离散剪切波域结合区域客观评价的图像融合

为了提升多源图像融合精度,提出了一种有限离散剪切波(FDST)域结合图像区域客观评价的自适应融合方法。该方法利用有限离散剪切波(FDST)对源图像进行多尺度、多方向分解,低频子带图像采用梯度信息相关性因子作为系数权值,高频子带图像应用绝对值与区域标准差一致性选择的融合策略。应用有限离散剪切波逆变换重构图像,采用多组多源图像进行融合试验,并对融合结果进行了客观评价。试验结果表明,本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于其他多尺度分解(MSD)融合方法。     

基于低频边缘特征和能量的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于低频边缘特征和能量的多聚焦小波图像融合方法.首先对待融合图像进行小波多尺度分解,然后对高频细节分量图像按区域能量最大化原则进行融合,对低频近似分量图像采用能量结合边缘特征的融合方法.试验结果表明,与已有的低频域平均法相比,该方法所得的融合图像能反映更丰富的细节信息,具有更好的视觉效果.     

NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法

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.     

基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

基于DNST和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

为了克服传统红外与可见光图像融合方法的不足,本文提出了一种基于离散不可分离剪切波与卷积稀疏表示的融合方法。首先,利用离散不可分离剪切波将源图像分解为近似图像和方向细节图像,相比较于其他多尺度分解工具,离散不可分离剪切波能够在不同尺度内更好地分离出图像中重叠的重要特征信息。其次,利用源图像的显著特征图加权平均融合近似图像,保持融合图像的亮度和能量不丢失。卷积稀疏表示能够深度提取图像的显著特征,利用多维系数的l1范数作为活性测度构造显著特征图,生成近似图像的权重分配决策图。方向细节图像的融合规则采用"系数绝对值取大-高斯滤波"规则,通过"系数绝对值取大"规则获得初始权重分配决策图,利用高斯滤波器对决策图进行滤波处理,降低噪声的敏感度,同时增加可见光图像信息比例。最后,通过离散不可分离剪切波逆变换对融合后的系数进行重构,得到最后的融合图像。实验结果表明,相比较于已有文献的其他典型融合方法,本文融合方法在主观视觉和客观评价准则方面都取得了较好的融合性能。     

基于小波变换和多通道脉冲耦合神经网络的高光谱图像融合

针对高光谱多波段图像融合的问题,提出了一种基于小波变换和多通道脉冲耦合神经网络模型的新融合方法。该算法利用小波变换对图像进行多尺度分解,将得到的低频和高频系数分别采用多通道PCNN模型进行非线性融合处理,对低频子带直接利用其点火频率图得到融合结果,对各高频子带则利用点火频率图的直方图矢量重心及偏差计算自适应阈值并进行区域分割,对不同的区域采用不同的融合规则进行融合处理;最后进行小波重构得到融合图像。对OMIS高光谱图像的实验结果表明:所提方法能够有效地融合高光谱多个波段图像信息,且纹理细节信息突出。     

基于图像质量评价参数的非下采样剪切波域自适应图像融合

为了提升多源图像融合精度,提出了一种基于图像质量评价参数的非下采样剪切波(NSST)域图像自适应融合方法。利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解,低频子带图像采用结构相似度与空间频率两种图像评价参数作为系数权值,高频子带图像应用绝对值与邻域平均能量一致性选择的融合策略。应用非下采样剪切波逆变换重构图像。采用多组多源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明:本文方法在主观和客观评价上均优于其他多尺度融合方法,具有更好的融合效果。     

非下采样剪切波变换域下遥感图像融合

多光谱图像与全色图像的融合已被广泛应用于提高后续图像处理效果以满足图像进一步应用的需要,本文提出了一种在非下采样剪切波变换域中基于区域清晰度加权和导向滤波相结合的遥感图像融合方法.利用剪切波变换将多光谱图像的亮度分量与全色图像分别分解为低频子带和高频子带;针对高低频子带的特点分别设计高低频子带融合规则;对融合系数取剪切...     

基于Contourlet尺度相关的SAR图像融合

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.     

基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合

结合非下采样轮廓波变换的平移不变性,提出了一种基于视觉显著性的红外与可见光图像融合算法。首先,利用引导滤波器改进显著性检测算法并将其用于红外图像;然后,对红外图像和可见光图像进行非下采样轮廓波变换以得到各自的低频与高频子带;最后,在低频与高频子带的融合中分别采用红外图像显著性指导法与绝对值取大法。实验结果表明,与多种相关算法相比,该算法所得融合图像在突出红外目标的同时还具有丰富的可见光背景信息,具有更好的视觉融合效果和客观质量评价。     

一种基于深度神经网络模型的多聚焦图像融合方法

基于多聚焦图像融合中存在的低频信息易产生缺失的现象进行分析,提出一种基于深度神经网络模型的低频子带融合策略,并结合小波核滤波器及针对高频子带的融合策略,给出多聚焦图像融合方法。该方法利用自动编码器提取低频子带特征,利用网络隐层中的权值信息选择低频子带分量。采用3组聚焦不同的自然图像及1组医学图像进行算法测试,并与传统的低频子带融合策略进行对比,同时比较基于轮廓波变换的多聚焦图像融合方法、基于非下采样轮廓波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明:其中一组图像采用深度神经网络模型的策略所得到的融合结果的边缘融合指标值能够达到0.802 7,优于其余比较方法的0.761 4、0.722 7和0.716 4,从而证实基于深度神经网络模型的融合策略的有效性。     

基于视觉中心转移的视觉显著性检测方法

针对现有许多检测方法提取出的显著性区域不够清晰的问题,提出一种基于视觉中心偏移的视觉显著性检测方法,在对图像进行预分割的基础上,结合图像的颜色对比特征、颜色分布特征和位置特征,提取出图像显著性区域,利用视觉中心转移模拟人类视野系统的视野转移过程,对图像进行多尺度分析,融合不同尺度显著图得到最终显著图。试验结果表明,本方法较现有显著性检测方法在视觉效果和查准率召回率有明显提高,ROC曲线下的面积可达0.952。     

基于协同经验小波变换的遥感图像融合

针对多源遥感图像的融合问题,提出了一种基于协同经验小波变换的遥感图像融合方法。该算法首先对多源图像进行主成分分析获得共像;然后,对共像的强度分量做经验小波变换获得滤波器组;再利用这组滤波器对多光谱图像的强度分量和全色图像进行多尺度表示;最后经逆变换得到融合图像。该算法因采用协同自适应分解方法,有利于源图像高频与低频信息的分离,有效提高了遥感融合图像的清晰度。通过使用QuickBird卫星数据验证了算法的有效性,视觉感知和客观评价标准均表明该算法比其他同类算法有更好的优越性。     

一种基于显著特征的图像融合算法

充分利用小波变换的多分辨率分析特性,文章提出了一种基于显著特征的小波变换图像融合方法。首先对待融合图像进行小波分解,得到低频系数和高频系数;然后对低频系数提出了一种基于显著特征——空间频率的融合规则,对高频分量使用系数绝对值选大的规则进行融合;最后对融合后的低频系数和高频系数进行小波反变换得到融合图像。同时探讨了多聚焦图像中存在的虚假轮廓现象并提出了一种简便的定位方法。仿真实验表明,文中算法得到的融合图像在视觉效果上较传统算法及其一些改进算法有所提高,同时熵、标准差和互信息等客观评价指标值也得到了提高。     

基于NSST域像素相关分析的医学图像融合

针对像素级多模态医学图像融合信息丢失的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的像素相关性分析（PCAS）的图像融合方法。首先,对源图像进行NSST分解,获得高低频子带。然后,利用提出的中心像素方差计算邻域像素与中心像素的强度相关因子,构建邻域像素相关系数矩阵,并提出将相关性拉普拉斯能量和作为高频方向子带的融合规则。再次,计算低频子带中心像素能量以及邻域像素能量梯度信息,得到低频融合决策图。最后,通过逆变换得到融合结果图像。磁共振图像（MRI）和计算机断层扫描（CT）、单光子发射计算机断层成像（PET）、正电子发射断层成像（SPECT）的脑部图像融合实验结果表明,本文融合方法可以很好地保留源图像的显著信息和纹理细节。