NSCT域内基于自适应PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出一种在图像的非下采样Contourlet变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法。首先采用NSCT对严格配准的待融合图像进行多分辨率多方向分解, 得到低频子带和高频方向子带;然后使用各子带系数的空间频率作为PCNN对应神经元的自适应连接强度系数,使用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN每个神经元的外部激励,经过PCNN点火过程获得各子带对应的点火映射图,并通过判决选择算子确定融合图像的各子带系数;最后采用NSCT逆变换对低频子带系数和高频方向子带系数进行重构,得到融合图像。使用红外与可见光图像进行仿真实验的结果表明,本文方法优于基于小波变换、NSCT及传统NSCT与PCNN结合的图像融合方法。       

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.     

非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法

为提高图像融合质量,较好地保留原始图像的光谱特性,避免融合图像光谱退化,提出非下采样Contourlet变换耦合区域特性多聚焦图像融合算法。采用非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)对图像进行多尺度精细分解,获取图像多层次分解子带;利用分割块区域能量函数,构造区域能量度量模型,获取区域能量相似系数,判定低频子带对应的加权系数,完成图像低频子带的融合。根据分割高频子带时形成的行列特征,形成区域锐度模型,获取高频子带分割块中的区域锐度值,利用该锐度值建立分割块判定函数,完成高频子带的融合。最后,采用非下采样Contourlet变换的逆变换得到融合图像。结果表明,与已有图像融合算法相比,本文图像融合算法融合质量更好。     

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...     

多光谱与高分辨率图像融合的新算法

提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的双树复数小波分维算法．充分利用双树复数小波变换良好的方向选择性,对多光谱的I分量和全色图像进行小波分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用基于区域能量的融合算法,高频定义不同的分形分维作为权系数进行融合,最后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸并替代原来的I分量,得到最终的融合图像．实验结果表明,与经典的IHS变换和小波变换相比,该算法光谱扭曲度仅为前两者的30.31％和50.66％．     

基于多特征的遥感图像融合算法

针对基于多尺度几何变换的遥感图像融合算法细节表现能力不足的缺陷,提出了一种新的基于多特征的遥感图像融合算法。首先,对多光谱图像进行HSI变换,将得到的亮度分量和全色图像分别进行非下采样的Contourlet变换(NSCT),得到低频和高频子带系数;然后,对低频子带系数采用像素绝对值选大的规则进行融合,对于高频子带系数的选择,考虑到不同的因素如(方差、能量、平均梯度)对图像质量的影响不同,提出了一种基于多特征的融合规则;最后,对融合后的低频和高频系数分别进行了逆NSCT变换和逆HSI变换得到融合图像。实验结果证明,该方法可以有效将全色图像的空间信息注入到多光谱图像中,并与HSI变换、Contourlet变换等融合算法相比,该方法在主观和客观评价上优于其他几种融合方法,具有更好的融合效果。     

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。     

Contourlet域的多极化SAR图像自适应融合方法

针对不同极化SAR图像的融合,提出了一种基于Contourlet变换的自适应窗口图像融合方法．首先对原始图像进行Contourlet变换,将图像分解为一个低频予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,对各方向高频子带采用依据SAR图像斑点噪声特征的变化自适应地调整融合窗口的方法.通过对两极化SAR图像进行融合实验并与小波变换等融合结果比较,表明本文方法融合后的图像在视觉特性以及客观评价统计因子上取得了更好的效果,融合后的图像提供了比原始图像更丰富的信息．     

结合稀疏理论与非下采样剪切波变换的多模态医学图像融合算法

针对医学图像时常存在局部信息丢失、细节模糊不清等问题,为提高可视化效果,避免医疗误诊,提出了一种新的非下采样剪切波变换(NSST)算法。首先,利用NSST分解源图像得到高频子带系数与低频子带系数;其次,根据高低频子带系数的不同特性制定不同的融合策略,对稀疏性不佳的低频系数采用稀疏理论进行处理,反映图像细节信息的高频子带通过相对标准差比较法(RSDC)进行处理;最后,将融合后的高低频子带系数通过NSST重构得到最终的融合图像。从定性和定量角度来评价融合后的图像,算法融合效果良好,与其它5种算法比较发现:该算法在标准差、边缘信息评价因子等指标上表现较好,其余指标均处于中上水平。实验结果表明,该算法得到的融合图像在信息丰富性、对比度、清晰度等方面表现较好,有效增加了不同模态之间的互补信息,具有较好的应用前景。     

基于小波变换的纹理图像融合

针对采集到的纹理图像无法呈现纹理物体的整体特征的缺陷，提出了一种新颖的图像融合算法.该
融合算法基于纹理图像的大部分纹理信息存在于高频子带中的特点，分别对两幅互补图像进行小波分解，
再对低频子带采用平均融合算子处理，然后对高频子带采用高斯 拉普拉斯算子提取局部边缘信息，以作
为融合规则，并根据两幅互补图像的相似度对高频子带加以融合.结果表明，该算法通过对多幅互补图像
的小波分解图像进行融合，使得融合后的图像内容清晰，纹理信息更加丰富，为后续的缺陷查找步骤提供
了准确的依据.     

Feature-Based Fusion of Dual Band Infrared Image Using Multiple Pulse Coupled Neural Network

To improve the quality of the infrared image and enhance the information of the object, a dual band infrared image fusion method based on feature extraction and a novel multiple pulse coupled neural network (multi-PCNN)is proposed. In this multi-PCNN fusion scheme, the auxiliary PCNN which captures the characteristics of feature image extracting from the infrared image is used to modulate the main PCNN, whose input could be original infrared image. Meanwhile, to make the PCNN fusion effect consistent with the human vision system, Laplacian energy is adopted to obtain the value of adaptive linking strength in PCNN. After that, the original dual band infrared images are reconstructed by using a weight fusion rule with the fire mapping images generated by the main PCNNs to obtain the fused image. Compared to wavelet transforms, Laplacian pyramids and traditional multi-PCNNs, fusion images based on our method have more information, rich details and clear edges.     

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。     

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。     

基于提升小波分解曲波变换的雷达影像消噪法

利用提升法对传统小波进行提升,将提升小波对雷达影像进行分解,形成子带影像,再将子带影像进行脊 波变换,并对变换结果进行消噪处理,然后进行脊波逆变换和提升小波重构,得到新的雷达影像。试验结果表 明:基于提升小波分解的曲波变换比传统小波分解的曲波变换对雷达影像消噪效果好,同时与传统的均值滤波 相比效果更好。     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

小波包变换的图像融合技术的研究

图像融合技术是把同一目标的多幅图像融合成一幅高质量的图像.给出了一种基于小波包变换的图像融合方法.对两幅图像分别进行小波包分解,得到两幅图像的小波包分解系数,进一步对小波包系数进行分析和处理.对两幅图像低频波段的逼近系数取均值,对高频段选取绝对值大的小波包系数,得到融合系数矩阵.对融合数据进行小波包反变换,得到两幅图像的融合图像.使用该方法对两幅图像进行了融合,得到的融合图像汲取了两幅图像的优势,视觉效果较好.     

一种基于区域分割的红外可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波和区域分割的红外可见光图像融合方法。先对红外图像和可见光图像进行提升小波分解,得到各自的高频和低频子图像,利用红外图像的热效应特征显著的特点对红外图像的低频子图像进行检测分割,用分割得到的二值图像来指导低频子图像的融合决策,对于高频子图像,采用区域方差匹配度决策法,最后对融合后的小波系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,这种算法能够合理有效地保留红外图像的热目标信息以及可见光图像中丰富的光谱信息,提高了图像的可理解性,客观评价准则与目视效果吻合良好。     

非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合方法

针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域融合方法.将源图像经过NSCT变换生成的低通子带系数和带通方向子带系数输入PCNN,将各神经元迭代产生的点火频数构成点火映射图.采用接近度函数描述点火映射图邻域特性的关联程度,根据邻域接近度为融合图像选择相应的子带系数,通过NSCT逆变换得到融合结果.实验分析表明,新的融合方法在很大程度上保留了多聚焦图像的清晰区域和特征信息,具有比经典小波变换、Contourlet变换和常规NSCT方法更好的融合性能.