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针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法.首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理.然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的融合.最后,利用多尺度逆变换将低频子带和高频子带图像进行融合.实验结果表明,所提方法能够有效提升融合图像的对比度并保留源图像的细节信息,在主观和客观评价上均有优良的性能表现. 相似文献
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基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。 相似文献
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基于多尺度变换的PCNN和FOA图像融合 总被引:2,自引:2,他引:0
为解决传统的图像融合算法融合质量不高的问题, 提出一种采用果蝇优化算法(FOA) 自适应地选取脉冲耦合神经网络(PCNN)的4个参数并将其与多尺度变换相 结合的图像融合方法。首先利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,对得到 的低频分量采用 PCNN和FOA的融合规则进行处理,对高频分量采用绝对值最大的原则进行系数选择,最后 通过逆变换 得到融合后的图像。实验结果表明,与常用的融合规则对比,在 主观效果上,本文融合规则能够更有效地保留源图像中的细节信息,提高融合图像的质量; 在客观指标上, 本文方法的融合图像在互信息(MI)、边缘保持度QAB /F、熵(entropy)、平均结构相似度(MSSIM)以及标准差(SD )等客观评价指标上更为优越。 相似文献
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针对红外与可见光图像融合对比度不高,易丢失细节信息等问题,提出了一种非下采样Contourlet变换域内基于图像特征激励的自适应PCNN红外与可见光图像融合方法。针对PCNN参数设置复杂,自动化程度不高等问题,采用平均梯度和赋时矩阵来自适应调节PCNN链接强度和迭代次数等参数。对于NSCT多尺度多方向分解得到的高低频子带系数,分别采用特征激励的PCNN获得点火时间图,根据点火时间图的区域能量来选择融合系数。实验结果表明,该方法能够有效地融合红外和可见光图像信息,对比度高,而且能很好地保留图像的细节信息,无论在视觉效果上还是客观评价指标上,都优于常用的图像融合方法。 相似文献
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针对NSCT移不变形、多尺度性和多方向性等特点,结合脉冲耦合神经网络,量融合规则,高频系数则采用PCNN融合规则。最终对融合后的系数经NSCT 逆变换得到了融合图像。实验结果表明,该方法更好地保留了原图像中的有用信息,并提高了融合图像质量。 相似文献
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基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对同一场景的红外与可见光图像融合,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)的图像融合新算法。首先利用NSCT对图像进行多尺度、多方向稀疏分解,然后针对各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用IPCNN计算图像匹配度的融合策略。实验结果表明,该算法能够很好地将红外图像与可见光图像中的重要信息提取并注入到融合图像中,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果,提高了融合图像的质量。 相似文献
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针对传统图像的信息保留不充分,以及偏振图像妨碍视觉观察、纹理细节不理想等问题,提出了一种基于小波-Contourlet变换(WBCT)的偏振图像融合算法.首先,将预处理过的4幅偏振角度图像,通过Stokes方法得到偏振强度图像和偏振度图像;后采用WBCT变换分解,低频系数采用PCA变换方法进行融合,高频系数通过区域特性能量的融合规则进行融合,最终的偏振融合图像由WBCT逆变换高低系数获得.实验结果表明,在主观视觉上,图像观察舒适性较好;并且,通过选取方法的对比,融合后的图像在客观评价指标上,皆优于选取的方法. 相似文献
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基于提升小波变换的红外图像融合算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。 相似文献
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综合了多小波分析和平移不变性质的优势,将多小波分析扩展到静态多小波的范畴,提出了一种基于静态多小波变换(SMWT)的图像融合方法。通过对源图像进行SMWT,根据变换系数的尺度内多子带联合窗口(CBWI)特性,实现多源图像的融合。该方法应用于一类多聚焦图像融合的仿真实验中,从视觉效果和信息量指标(互信息量和交叉熵)2个方面对融合图像进行主观评判和量化评价。结果表明,相比于传统小波域内的图像融合算法,该方法得到的融合结果具有更良好的视觉质量和更优的量化指标,体现出更强的融合性能。 相似文献
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非下采样剪切波变换(NSST)域中低频子带的融合需要人工给定融合模式,因此未能充分捕获源图像的空间连续性和轮廓细节信息.针对上述问题,提出了基于深度卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法.首先,使用孪生双通道卷积神经网络学习NSST域低频子带的特征来输出衡量子带空间细节信息的特征图.然后,根据高斯滤波处理的特征图设计了基于局部相似性的测量函数来自适应地调整NSST域低频子带的融合模式.最后,根据NSST域高频子带的方差、局部区域能量以及可见度特征来自适应地设置脉冲耦合神经网络参数完成NSST域高频子带的融合.实验结果表明:该算法QAB/F指标略弱于对比算法,但SF、SP、SSIM以及VIFF指标分别提高了约50.42%、14.25%、7.91%以及61.67%,有效地解决了低频子带融合模式给定的问题,同时又克服了手动设置PCNN参数的缺陷. 相似文献