一种耦合空间域与变换域的遥感影像融合方法

针对多光谱波段和全色波段影像融合存在的空间分辨率问题和光谱失真的问题,提出了一种超球面彩色空间变换(hyperspherical color space,HCS)与非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)相结合的遥感影像融合算法。首先对目标影像进行HCS变换获取I分量,然后使用NSCT分解全色波段和I分量,并将分解获得的高频子带和低频子带采用加权的局部方向熵和改进的拉普拉斯能量和的方法进行筛选,最后对筛选的图像进行NSCT和HCS逆变换,生成融合多光谱遥感影像。为了验证影像融合质量,分别采用主观评价和客观量化评价方法(均值、标准差、信息熵、平均灰度和相关性等)对融合后的图像进行了分析。通过与现有HCS方法、NSCT方法、Gram-Schmidt方法对比研究表明,该方法在光谱保持度和空间分辨率上均优于传统方法,在融合结果得到的边缘、纹理和细节方面均能够表现出更好的融合特性和视觉效果。     

基于非子采样Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合*

为了对多波段SAR图像进行有效的融合,提出了一种基于非子采样 Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合方法。该方法首先对多波段SAR图像进行基于亮度的波段选择,按选择方法将图像分别赋予R、G、B通道;所得RGB 图像通过IHS变换得到亮度分量I;再利用非子采样Contourlet变换对I分量和另一波段图像进行多尺度分解,低频和高频图像分别采用活性测度和绝对值最大规则进行系数选择;最后将融合结果与H、S分量进行IHS反变换,得到新的RGB图像。实验结果表明,采用该方法进行多波段SAR图像伪彩色融     

NSCT变换的SAR和可见光图像融合

非下采样Contourlet变换同时具有多尺度、多方向选择性、多分辨分析和平移不变性质的特点,对SAR和彩色可见光图像融合的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换和HIS变换相结合的多传感器融合算法。通过对经非下采样Contourlet变换分解得到的不同频域子带系数选择方案的分析,对低频子带系数的选择,提出了一种基于SAR图像与彩色可见光图像物理特征的“加权平均”的系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,采用绝对值选大多分辨率融合算法。实验以同一场景下ku波段的SAR图像和彩色可见光图像进行算法验证,实验结果和信息熵、均值、相关系数、偏差指数和交叉熵等客观评价数据表明,方法具有较好的融合效果。     

基于非下采样Contourlet 变换的多分辨率图像融合方法

提出了一种基于非下采样contourlet 变换(NSCT) 的多分辨率图像融合方法,通过非下采样金字 塔(NSP) 和非下采样方向滤波器组(NSDFB) 实现对图像的多尺度多方向分解．该方法既保留了contourlet 变换 方法良好的多分辨率特性,又具有平移不变性．在融合处理中,采用一种改进的一致性校验策略;在高频系 数中除了进行本层的一致性校验外,还进行多层之间的一致性校验．实验结果表明,该方法取得了良好的融 合效果,所得融合图像的多项指标都优于拉普拉斯金字塔变换、小波变换、contourlet 变换等方法．     

结合区域特性和非子采样SPT的图像融合方法

针对基于方向可控金字塔变换的图像融合方法中存在的缺点与不足,提出了一种基于区域特性和非子采样方向可控金字塔变换(NSSPT)的图像融合方法.首先采用NSSPT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带、高频子带以及各方向带通子带系数;然后,针对高频和带通子带系数的选择,结合各子带图像的区域特性,给出了一种基于区域均值能量匹配的"加权平均"与选择相结合的系数融合策略;而对于低频子带系数则给出一种基于灰度均值偏差的选择与加权平均的系数选择方案,得到了融合图像的NSSPT系数.最后,经过NSSPT逆变换得到融合图像.对多组不同的源图像进行融合实验仿真,实验结果表明该方法可以避免"人为"效应或高频噪声的引入,能够获得视觉效果更佳、细节更为丰富的融合图像,其融合效果要优于基于传统的金字塔变换、小波变换以及方向可控金字塔变换的图像融合方法.     

采用梅花采样方向滤波器组的多光谱图像融合

利用梅花采样方向滤波器能够提供丰富的方向信息的特点,提出了一种基于此方向滤波器组的多光谱图像融合方法。该方法通过IHS变换,将多波段影像从RGB空间转换到IHS空间,对I分量及全色影像进行梅花采样方向滤波器变换,得到相应的低频子图像和高频不同方向的子图像,将它们按一定的融合规则得到新的I分量,通过IHS逆变换得到RGB融合图像。实验结果表明,该方法在图像边缘等细节上有较好的视觉效果,取得了优于IHS方法和基于梅花形采样离散小波变换方法的融合效果。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合,该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法,利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力,将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数,对方向高频系数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,解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较,在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

采用改进平均梯度与自适应PCNN的图像融合

为了改善对多聚焦图像融合的视觉效果和时效性.借助非下抽样剪切波(NSST)变换的平移不变性和较强的方向选择性,提出改进的融合策略.通过NSST变换对源图像进行分解,获得与源图像大小相同但尺度不同的低频子带和高频子带,再采用改进平均梯度的策略对低频子带进行融合,对高频子带则利用改进的自适应PCNN策略进行融合.对融合后的高低频子带进行NSST逆变换,重构出整体更自然明亮和细节纹理更清晰的融合图像.仿真结果表明:改进融合策略较好地提取出了源图像的细节信息,在主观视觉和五种客观评价指标上均优于其他几种比较算法,且由于NSST引入了快速傅里叶变换,明显提高了运算的时效性.     

采用改进平均梯度与自适应PCNN的图像融合

为了改善对多聚焦图像融合的视觉效果和时效性.借助非下抽样剪切波(NSST)变换的平移不变性和较强的方向选择性,提出改进的融合策略.通过NSST变换对源图像进行分解,获得与源图像大小相同但尺度不同的低频子带和高频子带,再采用改进平均梯度的策略对低频子带进行融合,对高频子带则利用改进的自适应PCNN策略进行融合.对融合后的高低频子带进行NSST逆变换,重构出整体更自然明亮和细节纹理更清晰的融合图像.仿真结果表明:改进融合策略较好地提取出了源图像的细节信息,在主观视觉和五种客观评价指标上均优于其他几种比较算法,且由于NSST引入了快速傅里叶变换,明显提高了运算的时效性.     

基于混合统计建模的图像融合

针对目前在多尺度图像变换域概貌子带和细节子带采用的融合规则不统一的问题,提出一种基于金字塔双树方向滤波器组变换域混合统计建模的图像融合方法.首先将概貌子带系数、高频子带系数和各带通方向子带系数分别建模为混合高斯分布;然后根据期望最大化算法估计参数,并利用新的基于后验概率加权平均的规则进行融合;最后通过逆变换实现有效的图像融合.实验结果表明,与传统的多尺度图像融合方法相比,该方法中各子带采用的融合规则统一,融合性能更佳,并能够适合于各种类型图像的融合.     

基于非下采样Contourlet的多传感器图像自适应融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像自适应融合方法,采用黄金分割法搜索最优的低频融合权值.自适应地对多传感器图像的低频子带系数进行融合.非下采样Contourlet变换是一种新的图像多尺度、多方向的表示方法,适合表达具有丰富细节信息及方向信息的图像,且该变换具有平移不变性,可以避免一般方法对融合图像引入的振铃效应,它的高频方向子带捕获了多传感器图像的显著特征,文中采用同一尺度下方向子带信息和取大的规则对高频系数进行融合.实验结果表明,与基于拉普拉斯塔、小波、平稳小波和Contourlet变换的方法比较,文中所提出的方法可以获得较好的融合效果.     

基于尺度不变特征变换的苹果图像融合

提出一种基于尺度不变特征变换的图像融合方法,用于辅助苹果质量检测。首先利用非下采样轮廓波变换将待融合图像分解为低频子带和高频子带;然后对低频子带利用尺度不变特征变换寻找特征描述子,并记录下每个特征描述子在低频子带中的位置,利用特征描述子构造一种内容匹配度指标,提出一种基于内容匹配度的混合融合策略用来融合低频子带;对高频子带利用绝对值取大的融合策略实现高频子带系数的融合;最后利用非下采样轮廓波逆变换生成融合图像。实验结果表明,本文提出的方法在苹果质量检测中是可行的、有效的。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像,多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet变换．采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则。再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果．并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

基于Brenner函数与新轮廓波变换的多聚焦融合算法

为了消除Contourlet融合算法中各方向子带的频谱混叠现象,同时提高有效系数提取的正确率,提出了一种基于Brenner函数与新轮廓波变换(NCT-SFL)的多聚焦图像融合算法。该算法先使用新轮廓波变换分解多聚焦待融合图像;然后对低频系数采用传统的算术平均融合规则,高频系数采用基于Brenner函数的局部能量最大的融合规则,最后经逆新轮廓波变换得到融合图像。实验结果表明：该算法能有效提取待融合图像的轮廓信息,并在获得较优的主观视觉前提下,客观评价指标互信息与转移的边缘信息分别提高了99.34%与77.95%。此外,新轮廓波分解层数较多时,该算法的优势更为明显。     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

基于颜色和轮廓平稳小波变换纹理分析的彩色图像检索

由于单一特征只能表达图像的部分内容,提出了一种新的彩色图像检索方法.该算法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获得空间分布信息,为了充分利用RGB颜色模型及HSV颜色模型的优点,分别在两种不同的颜色模型中提取相应的特征向量,将两种颜色空间中的特征向量结合在一起就形成本文的颜色特征向量,在纹理特征方面,结合小波变换及轮廓波变换的优点,将图像进行非下采样轮廓平稳小波变换(NWCT),然后分别计算各子带在各个方向上系数的均值与方差作为纹理特征向量,最后采用加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,相对于其他检索方法,该方法平均检索精度有了一定的提高,取得了较好的检索结果.     

基于信息瓶颈聚类的多聚焦图像融合

提出一种基于信息瓶颈聚类的多聚焦图像融合方法。该方法采用信息瓶颈算法对源图像进行聚类分析,获得联合的聚类表示;由非下采样Contourlet变换对源图像进行多分辨率分解,通过联合聚类表示指导各频域系数融合;采用非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明,该方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像,多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果,并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

基于NSCT和PCNN的医学图像伪彩色处理技术研究

由于人眼对灰度的识别能力远远低于对彩色的识别能力,故在症状诊断及治疗时对灰度图像进行伪彩色处理,医生可以获得更多、更准确的信息.结合非下采样contourlet变换(NSCT)的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,论文提出一种基于人类视觉特性的医学图像伪彩色融合方法.首...