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针对多传感器图像融合问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型非负矩阵分解的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后对低频子图像采用改进型非负矩阵分解方法进行融合,该过程无需对W和H进行随机化便可快速生成低频融合图像,高频子图像则采用自适应unit-fast-linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后利用非下采样轮廓波逆变换合成各子图像即可得到最终融合图像.仿真实验验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对多传感器图像融合问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换域感受野模型的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解;然后,对低频子图像采用改进型感受野模型进行融合,高频子图像则采用自适应Unit-Fast-Linking脉冲耦合神经网络模型进行融合;最后,将各子图像进行非下采样轮廓波逆变换,得到最终融合图像.仿真实验表明了所提出方法的有效性. 相似文献
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基于改进型NSCT 变换的灰度可见光与红外图像融合方法 总被引:4,自引:1,他引:3
针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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为了更好地对医学图像进行融合,提出了一种利用抗混叠轮廓波HMT模型的图像融合新算法。该算法首先对原始轮廓波变换的频谱混叠问题展开研究,明确LP分解中的两个低通滤波器不满足Nyquist抽样定律是造成混叠的主要原因。接着,在对低通滤波器考虑带限约束条件下,设计了一种能抑制混叠的利用双通道滤波器组结构的多尺度分解方案,用于代替原始轮廓波变换的LP分解,结合方向滤波器组,实现了一种抗混叠的轮廓波变换。在此基础上,提出一种采用隐马尔可夫树(HMT)来刻划变换系数尺度间相关性的医学图像成像模型,并以期望最大化算法估计模型参数,得到融合图像。CT与MR图像以及MR-T1与MR-T2图像的融合实验表明,该算法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于基于小波变换和原始轮廓波变换的方法。 相似文献
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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。 相似文献
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针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法.首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合.最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法. 相似文献
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针对使用小波变换及简单融合规则的图像融合算法的不足,提出了一种改进的基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)融合规则的非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合方法。对已配准待融合图像进行NSCT分解,采用改进的PCNN融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数,经逆变换重构得到融合图像。实验结果表明该算法在主观视觉和客观评价指标上都取得了较好的融合效果。 相似文献