一种改进含噪多聚焦图像融合方法

针对目前多聚焦图像融合方法处理含噪图像缺乏有 效性而导致融合效果较差的问题,提出一种引导滤波结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采 样Shearlet变换(NSST)域内多聚焦图像融合方法。 首先,分别对待融合多聚焦图像进行NSST获取其相应高频子带和低频子带系数;对高 频子带系数,通过引导滤波结合改进简化PCNN模型设置融合规则;提取相位一致性、清晰 度和亮度等底层视觉特性,指导低频子带系数融合权重;最后反NSST获取最终融合结 果。实验结果表明,本文方法能够在噪声干扰情况下有效完成多聚焦融合,并且边缘和纹理 信息保持较好,当20标准差噪声时互信息提升了近0.15具有有效性。     

基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法

为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络（Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network, ICSAPCNN）分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。     

基于参数自适应PCNN和卷积稀疏的多聚焦图像融合

针对同一目标不同焦点图像优势互补的需求和现有多焦点图像融合算法存在焦点不清晰、边缘模糊和重影等问题,引入一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(PAPCNN)和卷积稀疏表示(CSR)的多聚焦图像融合算法.在非下采样剪切波变换(NSST)分解高低频子带的基础上,采用CSR融合低频子带系数,其中的高频子带系数利用一种参数自适应...     

NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法

为了进一步突出医学融合图像的细节信息,提升 清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图 像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST 进行分解,获得相应的低频和高频子带。 在低频融合规则中, 采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带,进一步利用PCNN融合这两幅源图 像对应的低频能量 子带;利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子 带和能量子带。其次, 在高频融合规则中,采取UDWT分别将A和B两幅源图像对应的高频子带进一步分解为高频 能量子带与高频细节 子带,再根据拉普拉斯能量和与区域能量和的组合,获取融合后的高频子带。最后,利用逆 NSST获取融合图像。 实验证明,本文提出的算法与现有主流算法相比,实验结果在视觉效果和客观指标方面均具 有较大优势。     

基于局部能量匹配的红外偏振图像融合

针对红外偏振融合后图像边缘模糊不清和细节信息不明显等问题,本文提出了一种基于局部能量匹配的红外偏振图像融合方法。首先,融合偏振角图像和偏振度图像得到偏振特征图像;然后运用非下采样剪切波变换(NSST)把偏振特征图像和光强图像分解为低频子带和高频子带,运用顶帽(Top-hat)变换处理偏振图像的低频信息,提取目标;最后采用基于局部能量匹配和局部方差相结合的融合规则融合低频子带和高频子带。实验结果表明,本文算法与NSCT算法相比较,融合后图像的整体互信息值提高了8.7%,方差提高了3.9%,很好的保留了图像的细节信息。     

基于PCNN图像分割的医学图像融合算法北大核心CSCD

为充分提取源图像间的互补信息,改进传统的图像融合算法在亮度维持、能量保留、边缘信息保持等方面的不足,本文提出了基于脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)图像分割的医学图像融合算法。该算法综合了非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)与PCNN。首先,选取标准差较大的源图像作为被分割图像,标准差较小的源图像作为参照图像,将源图像进行NSST分解,获取源图像低频子带系数和高频子带系数;在低频融合中,利用参数自适应的PCNN对被分割图像的低频子带进行分割,根据分割结果获取融合低频子带系数;在高频融合中,采用以区域能量和与拉普拉斯能量和两者的乘积作为判断函数,获取融合高频子带系数;利用NSST逆变换获取融合图像。最后,应用本文提出的算法,对脑萎缩、急性中风和高血压性脑病等3组电脑断层扫描/磁共振成像(computerized tomography/magnetic resonance imaging, CT/MRI)图像进行了融合仿真,并将仿真结果与2018年后国际刊上提出的5种算法的融合图像进行比较。结果表明,应用本文提出的融合算法得到的图像,有效地增强了不同模态间的信息互补,保持了融合图像与源图像具有相同明亮程度,又保留了源图像低亮度部分的边缘信息,更加符合人眼视觉特性,具有更高的客观评价指标。     

NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合

为了在红外与可见光图像融合时保留各自更多的细节信息,同时降低算法复杂度,采用了非下采样剪切波变换（NSST）和改进模糊逻辑的红外与可见光图像融合方法,利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频子带系数和高频子带系数。然后对低频子带系数采用基于改进的模糊柯西隶属函数的权值平均融合规则;对高频子带系数采用能量匹配度和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后对低频子带融合系数和高频子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,此融合方法不仅可以保证融合清晰度,对缩短算法的运行时间也是有帮助的。     

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的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.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

NSST域红外和可见光图像感知融合

为了提高融合图像的视觉感知效果,提出一种非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shear Transform,NSST)域红外和可见光图像感知融合方法.首先采用NSST将源图像分解为高频和低频分量;接着采用参数自适应脉冲耦合神经网络(Parameter Adaptive Pulse Coupled Neural Network,PA-PCNN)融合高频分量图像,提高成像细节;然后联合使用高斯滤波器和双边滤波器进行多尺度变换以融合低频分量图像,将低频分量分解为多尺度纹理细节和边缘特征以捕获更多的多尺度红外光谱特征;最后利用NSST逆变换获取融合图像.实验结果表明,该方法不仅可以有效提高融合图像的细节信息,而且还能增强红外特征的提取能力以契合人体的视觉感知.     

基于区域像素差绝对值总和的NSST-PCNN医学图像融合

在诸多医学图像融合方法中,非下采样剪切波(non-down sampling shear wave transporm,NSST)与脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN )具有较大优势。提出一种基于区域像素差绝对值总和的 NSST与PCNN的医学图像融合 算法。该算法先将两幅源图像采用NSST进行分解获得低频子带系数与高频子带系数;再将两 幅源图像的低频子带系数采用基于区域像素差绝对值总和的规则进行融合;高频子带系数采 用基于区域像素差绝对值总和对PCNN的参数进行设置,再利用PCNN获取融合图像高频系数; 最后,经过逆NSST获得融合图像。大量实验证明,提出的融合算法较目前其他主流算法 具有明显的优势,能同时保留源图像能量和细节,具有较高的视觉效果。     

基于NSST和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合

针对紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像的灰度值特点及传统的图像融合方法在图像融合时存在紫外光斑信息丢失的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合方法。首先用NSST变换分解源图像,得到低频子带系数和高频子带系数;然后采用邻域标准偏差取大的融合规则融合低频子带系数,生成近似融合图像;根据自适应稀疏思想指导高频子带系数的融合;最后通过逆NSST变换重构得到融合图像。实验结果表明,该方法在保留可见光背景信息的基础上,很好地融合了紫外光斑信息,改善了图像的主观视觉质量,在客观评价指标上也有所提高。     

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。     

基于高斯模糊逻辑和ADCSCM的红外与可见光图像融合算法

为了克服当前的红外与可见光图像融合算法存在着目标不够突出、纹理细节丢失等现象,本文提出了一种基于高斯模糊逻辑和自适应双通道脉冲发放皮层模型（Adaptive Dual-Channel Spiking Cortical Model, ADCSCM）的红外与可见光图像融合算法。首先,使用非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Sheartlet Transform, NSST）将源图像分解为低频和高频部分。其次,结合新拉普拉斯能量和（New Sum of Laplacian, NSL）与高斯模糊逻辑,设定双阈值来指导低频部分进行融合;同时,采用基于ADCSCM的融合规则来指导高频部分进行融合。最后,使用NSST逆变换进行重构来获取融合图像。实验结果表明,本文算法主观视觉效果最佳,并在互信息、信息熵和标准差3项指标上高于其他7种融合算法,能够有效突出红外目标、保留较多纹理细节,提高融合图像的质量。     

基于NSST和人眼感知保真约束的图像自适应增强

鉴于现有的图像增强方法在提高图像对比度、清 晰度等方面仍存在不足,提出了基于非下采样剪切波变换 (NSST,non-subsampled shearlet transform)和人眼感知保真约束的自适应 增强方法。首先对输 入图像进行NSST,分解为一个低频子带图像和多个高频子带图像;然后利用非线性增益 函数增强高 频子带系数,同时对低频部分进行分块局部增强;考虑到传统分块局部增强存在局部图像块 间不连续进而 导致失真的情况,引入了人眼感知保真约束条件,并将其转化为求解一个典型的线性优化问 题,由此获取 增强参数,实现低频部分的增强;最后融合处理后的高低频子带系数,重构出期望的增强 图像。大量实验 结果表明,与近年提出的4种同类方法相比,本文方法所得增强图像的主观视觉效果更好 ,在清晰度、 局部对比度以及全局对比度等定量评价指标上平均高出50%,且实时性良好。     

基于FCM与引导滤波的红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标模糊、细节丢失、算法不稳定等问题,提出了一种基于模糊C均值聚类（Fuzzy C-means, FCM）与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。原图像经过非下采样剪切波变换（Nonsubsampled Shearlet Transform, NSST）后对低频子带进行引导滤波增强,再利用FCM与双通道脉冲发放皮层模型（Dual Channel Spiking Cortical Model, DCSCM）结合对高低频子带进行融合,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法稳定,主观评价上所得融合图像目标明确,细节保留较为完整,客观评价上在标准差、互信息、平均梯度、信息熵和边缘保留因子等评价标准中表现优良。