基于CST域相位与幅值信息的医学图像融合方法

为了克服传统医学图像融合方法不能高效表示待融合图像中医学特征信息的问题,提出一种基于复数剪切波变换域幅值和相位统计信息的医学图像融合方法.首先利用复剪切波变换得到待融合医学图像的低频子带和高频子带,揭示各个高频子带系数相位呈现双峰分布的特点,提出基于两状态Von-Mises分布的相位统计模型;然后将经典的图像结构相似性(structural similarity of image,SSIM)推广至复数剪切波域,给出了结合幅值和相位的SSIM新表达形式,并基于此新表达式和相位统计模型提出全局-局部的融合规则;最后通过逆变换重建得到融合结果.对实验结果进行主观视觉比较和客观量化分析表明,该方法能够得到更好的融合结果.     

结合区域特性的有限离散剪切波图像融合

为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用图像梯度信息相关性因子加权融合算法,高频则利用对比度将低频系数与高频系数联系起来并以对比度作为度量系数取舍的准则进行融合;最后应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

基于NSST和NLMF的多聚焦图像融合

为对融合图像的信息丰富度、边缘清晰度以及视觉效果作进一步的提升,设计了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)结合非局部均值滤波(NLMF)的多聚焦图像融合算法.首先,将源图像通过NSST变换进行多尺度、多方向分解得到高、低频子带系数.其次,对低频子带系数采用局部区域的改进拉普拉斯能量和以及非局部均值滤波融合方法构建低频...     

高动态范围图像全局与局部色调映射的融合

针对高动态范围(HDR)图像显示于普通显示设备的问题,提出一种新的结合全局与局部的色调映射方法,先对高动态范围图像分别进行全局和局部的映射,对所得的图再各自进行曲波分解,然后对分解系数进行加权融合.用5组HDR图进行验证,结果表明:用该方法得到的图像有更好的视觉效果.     

基于混合模型驱动的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合中显著特征不突出、图像对比度低的问题,提出一种混合模型驱动的融合算法.首先,采用潜在低秩表示模型分别提取红外与可见光图像的基础子带、显著子带及稀疏噪声子带;其次,采用非下采样剪切波变换模型将基础子带分解为低频系数和高频系数,对低频系数采用字典学习和稀疏表示进行精确拟合,对高频系数采用局部窗口结合逻辑加权进行选择;再次,显著子带采用区域能量比阈值自适应加权法进行融合;最后,对融合后的低频系数和高频系数进行一级重建,得到融合基础子带,舍弃稀疏噪声子带,再结合融合显著子带进行二级重建,得到融合图像.实验结果表明:所提出算法能够得到蕴含丰富信息且较为清晰的融合图像,具有可行性;融合结果的对比度较高,目标轮廓显著,能够提升场景的辨识度,具有有效性.     

多角度融合的RGB-D显著检测

显著检测是计算机视觉的重要组成部分,但大部分的显著检测工作着重于2D图像的分析,并不能很好地应用于RGB-D图片的显著检测。受互补的显著关系在2D图像检测中取得的优越效果的启发,并考虑RGB-D图像包含的深度特征,提出多角度融合的RGB-D显著检测方法。此方法主要包括三个部分,首先,构建颜色深度特征融合的图模型,为显著计算提供准确的相似度关系;其次,利用区域的紧密度进行全局和局部融合的显著计算,得到相对准确的初步显著图;最后,利用边界连接权重和流形排序进行背景和前景融合的显著优化,得到均匀平滑的最终显著图。在RGBD1000数据集上的实验对比显示,所提出的方法超越了当前流行的方法,表明多个角度互补关系的融合能够有效提高显著检测的准确率。     

基于低秩表示和NSST的医学图像融合

针对不同模态的医学图像成像机理不同,对人体信息显示特性不同,融合结果噪声较大,梯度信息不足等问题,提出一种基于低秩表示和非下采样剪切波变换(NSST)的医学图像融合方法。采用低秩表示方法LatentLRR对原始医学图像进行去噪及特征信息提取,得到基础图像;通过NSST对基础图像分解得到高频图像和低频图像;对得到的相应特征信息运用引导滤波的方法进行处理得到融合后的特征图像,对高频图采用局部梯度能量算法进行融合,对低频图采用加权改进拉普拉斯能量和进行融合;采用逆NSST得到基础融合图像;将基础融合图与特征融合图结合得到最终融合图像。与几种经典图像融合算法相比较,该算法在客观评价和主观评价上均表现出优势。     

基于局部特征与全局特征的显著性目标检测

在采用图像谱残差分析方法获取全局特征显著性图像的基础上, 利用小波变换在时域和频域具有的局部特征信息表征能力, 通过对图像包含的不同特征信息进行小波变换, 去除各个特征图中的冗余信息, 得到图像局部特征显著部分, 对两种分析方法下获得的显著图进行融合分析, 获得最终的图像显著部分, 并利用视觉转移机制在原图中勾画出显著性目标. 实验结果分析表明, 改进后的方法提高了图像显著目标检测的准确率.

     

基于全局和局部特征融合的显著性提取方法

显著性提取方法在图像处理、计算机视觉领域有着广泛的应用.然而,基于全局特征和基于局部特征的显著性区域提取算法存在各自的缺点,为此本文提出了一种融合全局和局部特征的显著性提取算法.首先,对图像进行不重叠地分块,当每个图像块经过主成分分析(Principle component analysis,PCA)映射到高维空间后,根据孤立的特征点对应显著性区域的规律得到基于全局特征的显著图;其次,根据邻域内中心块与其他块的颜色不相似性得到基于局部特征的显著图;最后,按照贝叶斯理论将这两个显著图融合为最终的显著图.在公认的三个图像数据库上的仿真实验验证了所提算法在显著性提取和目标分割上比其他先进算法更有效.     

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。     

利用视觉显著性的图像分割方法

提出一种利用视觉显著性对图像进行分割的方法。首先提取图像的底层视觉特征,从局部显著性、全局显著性和稀少性3个方面计算各特征图像中各像素的视觉显著性,得到各特征显著图;对各特征显著图进行综合,生成最终的综合显著图。然后对综合显著图进行阈值分割,得到二值图像,将二值图像与原始图像叠加,将前景和背景分离,得到图像分割结果。在多幅自然图像上进行实验验证,并给出相应的实验结果和分析。实验结果表明,该方法正确有效,具有和人类视觉特性相符合的分割效果。     

基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法*

现有的融合算法不能很好地区分噪声和视觉上有意义的特征信息,针对此问题提出了一种基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法.首先利用二进小波分解后高频系数的局部模极大值得到各尺度的图像边缘,然后利用小波系数的模极大值抑制噪声,结合子带关联和尺度相关的融合准则对去噪后的边缘进行融合,最后基于边缘重构图像.算法在抑制噪声的同时更好地保护了边缘特征信息,同时减少了计算量.理论分析和实验结果表明了算法的有效性.     

基于多重特征信息的图像显著性检测方法

针对海量视觉数据处理中的图像显著性检测问题,提出一种基于多重特征信息的新型方法。该方法首先根据像素的CIE Lab颜色空间和空间位置信息选用k-means算法对图像像素聚类,在初始化中心时根据蜂窝原理使用正六边形进行选种。然后用全局对比和局部对比方法分析选取的多重图像特征,并计算得到八种特征图。最后对八种特征图融合得到初始显著性图,再用阈值法得到最终的显著性图。该方法通过改进k-means算法实现良好的图像聚类以进一步分析、处理图像特征,并依据对比度、关键区域聚焦等重要原理将图像底层特征和中层特征合理融合,兼顾全局对比和局部对比,处理问题全面而高效。实验结果表明,从主观和客观两方面进行整体评估,该方法都达到了优越的性能。     

红外与可见光图像分组融合的视觉Transformer

目的 针对传统红外与可见光图像融合方法中人工设计特征提取和特征融合的局限性,以及基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的方法无法有效提取图像中的全局上下文信息和特征融合过程中融合不充分的问题,本文提出了基于视觉Transformer和分组渐进式融合策略的端到端无监督图像融合网络。方法 首先,将在通道维度上进行自注意力计算的多头转置注意力模块和通道注意力模块组合成视觉Transformer,多头转置注意力模块解决了自注意力计算量随像素大小呈次方增大的问题,通道注意力可以强化突出特征。其次,将CNN和设计的视觉Transformer并联组成局部—全局特征提取模块,用来提取源图像中的局部细节信息和全局上下文信息,使提取的特征既具有通用性又具有全局性。此外,为了避免融合过程中信息丢失,通过将特征分组和构造渐进残差结构的方式进行特征融合。最后,通过解码融合特征得到最终的融合图像。结果 实验在TNO数据集和RoadScene数据集上与6种方法进行比较。主观上看,本文方法能够有效融合红外图像和可见光图像中的互补信息,得到优质的融合图像。从客观定量分析...     

基于空时显著性感知的运动目标检测方法*

从视觉系统生理结构出发,对Itti视觉注意力模型进行了改进,融入运动特征,提出了一种基于视觉空时显著性感知的运动目标检测方法。首先提取图像的空间特征,形成空间显著图;然后利用相邻帧图像的全局运动、局部运动和相对运动,确定运动目标与背景的运动差异,形成运动显著图,并且对各显著区的空间特征和运动特征进行融合形成空时显著图,检测出运动目标。理论分析和实验结果表明,该方法能快速、准确地发现目标,减少目标的截获时间,提高目标跟踪性能。     

基于局部对比和全局稀有度的显著性检测

为了提高显著图的精确度,能够准确地提取显著目标,提出了结合局部对比和全局稀有度的显著性检测算法.该方法通过两个方面来衡量显著性:局部对比和全局稀有度.采用多尺度高斯差分模拟“中央周边差”计算中心点与其周围点的各特征之间的差异来描述局部对比,采用多尺度高斯卷积图像的特征及特征方差的概率计算全局稀有度,将局部对比和全局稀有度融合和归一化得到最终综合显著图.实验结果表明,该方法能较好地检测图像中的显著区域,在突出图像中不同物体边缘的同时,也能突出图像中同质区域的显著性,说明了结合局部和全局的算法能够得到更好的显著图.     

基于全局和局部短期稀疏表示的显著性检测

显著性检测是计算机视觉研究的一个重要问题。提出了一种由底向上的基于稀疏表示的显著性检测新算法。一般显著性检测主要包含两个部分,即图像特征提取和显著性度量。对于一幅给定的图像,首先利用独立成分分析(ICA)方法提取图像特征,然后用一个局部和全局模型对图像进行显著性度量。其中,利用一种低秩表示方法提取全局显著性,以及利用一种稀疏编码方法提取局部显著性。最后融合局部和全局显著图得到最终的显著图。在一个人眼关注数据库上与目前几种流行的方法进行了对比实验,实验结果显示所提出的方法能够得到更高的视觉关注预测准确率。     

三角形约束下的词袋模型图像分类方法

视觉词袋模型广泛地应用于图像分类与图像检索等领域.在传统词袋模型中,视觉单词统计方法忽略了视觉词之间的空间信息以及分类对象形状信息,导致图像特征表示区分能力不足.本文提出了一种改进的视觉词袋方法,结合显著区域提取和视觉单词拓扑结构,不仅能够产生更具代表性的视觉单词,而且能够在一定程度上避免复杂背景信息和位置变化带来的干扰.首先,通过对训练图像进行显著区域提取,在得到的显著区域上构建视觉词袋模型.其次,为了更精确的描述图像的特征,抵抗多变的位置和背景信息的影响,该方法采用视觉单词拓扑结构策略和三角剖分方法,融入全局信息和局部信息.通过仿真实验,并与传统的词袋模型及其他模型进行比较,结果表明本文提出的方法获得了更高的分类准确率.     

融合多尺度码本的全局编码图像分类

目的词袋模型在图像分类领域中的分类效果主要受限于局部特征的量化误差。针对这一点,提出一种融合多尺度码本的全局编码图像分类方法,有效减少特征量化误差。方法通过使用多尺度特征密集采样,构建多尺度码本,使码本具备一种层次结构,通过充分利用图像特征的流形结构,计算码本全局信息,实现全局编码。通过本文方法得到的编码系数比较平滑和准确。最后使用多路径方法,分别将不同尺度的特征表示进行级联,得到最终的图像特征表示。这种特征表示具备了一定程度上的尺度不变性。结果在UIUC-8和Caltech-101两个常用的标准图像数据集上进行测试,分类准确率分别达到88.0%和83.2%。结论实验结果表明,相比于基于固定尺度码本的局部编码方法,本文方法在分类识别率方面有了显著提升。     

基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法

针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性,结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点,提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解,将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性,可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后,采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理;然后利用正交匹配追踪算法重构,经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。