基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对同一场景的红外与可见光图像融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换的图像融合方法。该方法对图像经非采样Contourlet变换后的低频系数采用基于图像物理特征的“加权平均”融合方法;对于高频系数采用基于局部对比度与空间频率比相结合的系数融合方法。为验证本文算法的有效性,对红外与可见光图像进行了融合实验,实验结果表明该方法相对于传统的简单融合方法以及基于区域能量的融合方法能得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。      

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先对原始图像分别进行非采样Contourlet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数。对低频子带系数,采用加权平均的融合规则;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则。最后经非采样Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善。     

基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合

根据非下采样Contourlet变换同时具有多尺度多分辨分析和平移不变性质的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合方法,将其应用于多传感器图像融合的两个重要领域——多聚焦图像融合和高分辨、多光谱图像融合,从视觉效果和信息量指标方面对融合图像进行主观评判和数值评价.实验中将本文方法与Contourlet变换、小波变换、主成分分析等方法进行了比较,结果表明本文方法得到的融合结果具有更优的视觉质量和量化指标,能很好地将源图像的细节信息融合在一起,拓广了NSCT的应用范围.     

基于非下采样Contourlet变换的图像融合

摘 要： 本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合新方法。与Contourlet变换相比，非下采样Contourlet变换不仅具有多尺度、多方向特性，同时还具备平移不变性。利用这一性质及融合规则的合理设计，该方法一方面继承了Contourlet变换对方向信息融合的优点，同时有效地去除了Contour变换中出现的吉布斯现象。对多幅图像的融合实验表明，无论在视觉质量还是客观指标上，该方法均优于Contourlet变换以及现有的小波，非下采样小波等方法。实验结果证实了本文方法的有效性。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对曲波变换图像融合的不足,提出了一种基于非下采样轮廓波变换（Non—subsampledContourletTransform,NSCT）图像融合方法。首先对已配准待融合图像进行NSCT分解;然后使用相应的融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数;最后经逆变换重构得到融合图像。通过对不同曝光度图像以及多聚焦图像进行融合实验,仿真结果表明该算法融合图像在主观视觉和客观评价指标上均取得良好效果。     

基于非抽样Contourlet变换的红外图像和可见光图像融合算法

分析了非抽样Contourlet交换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的原理和优点,针对红外图像和可见光图像的特征,提出了一种新的基于NSCT图像融合算法,应用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取区域方差加权法融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好.     

基于无下采样小波-Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,并结合多孔小波变换的优点,提出了一种新的基于无下采样小波-Contourlet变换图像融合算法.通过对航空图像进行无下采样小波-Contourlet变换的多分辨分解得到高频和低频系数,并根据不同分解面的系数特性,采用不同的加权融合规则进行融合.实验结果表明,此方法相对于传统的变换法,取得了更佳的融合结果.     

基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法

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。     

基于区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合

针对同一场景的红外和可见光图像,提出一种基于OTSU递归分割算法的区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对红外和可见光图像进行区域分割和区域关联,关联映射图分为目标区域、背景区域和灰度区域。随后,应用NSCT变换对图像进行多尺度、多方向分解,按照关联映射图中三个区域对NSCT分解后的高低频子带系数进行区域划分,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则。最后,进行重构得到融合图像。对三组不同场景图像的实验结果进行主观目视判别和客观性能评价,对比基于像素和邻域能量的融合算法,本文算法不仅能较全面的保持可见光图像中的光谱信息,而且能够有效、准确的提取红外图像的热目标信息,优于传统的基于像素和邻域能量的融合算法,可获得较理想的融合图像。     

一种基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度边缘检测;设计了基于多尺度边缘检测、直接替代的高频、低频子带融合规则;用QuickBird卫星高分辨率遥感图像进行仿真实验。实验结果表明该算法能够在保持光谱信息的同时注入更丰富的空间细节信息,优于传统的Wavelet变换法和Contourlet变换法。     

基于NSCT和边缘检测的图像融合算法研究

近年来,图像融合已经成为计算机视觉领域一向有价值的新技术,论述了NSCT变换理论,先将图像作非下采样拉普拉斯金字塔尺度分解,在各个尺度层对高频子带作非下采样方向分解,然后分别采用基于区域能量和边缘检测的融合规则得到融合图像的非下采样Contourlet低频和高频系数;最后再进行非下采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像多项指标都优于Contourlet变换、NSCT变换。     

基于活性测度和闭环反馈的非下采样Contourlet域图像融合

基于人类视觉系统和源图像特性,该文提出一种非下采样Contourlet域图像融合算法,并讨论了分解层数和方向分解数对融合结果的影响。低通子带引入闭环反馈策略自适应获取近似最优融合权值;高通子带则基于区域能量定义像素活性测度,以有效增强图像的对比度,并保持细节信息。实验结果表明：该文提出的图像融合新算法具有较好的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。     

基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合

针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样...     

基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法

为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络（Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network, ICSAPCNN）分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。     

基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法

针对可见光与红外图像融合,设计了一种基于边缘检测的自适应融合规则.其思路是对小波变换分解后的高频子图像进行边缘检测,对边缘点的融合采用绝对值取大并一致性检验的方法,而对非边缘点的融合采用基于区域方差的融合规则;对低频子图像的融合采用任一原始图像的低频成分.和其他7种融合规则从不同角度进行了对比实验,结果表明该融合规则即保留了可见光图像的边缘信息,又融合了红外图像的高灰度值信息,而且目标和背景的对 比度变得更好.     

基于正交多项式变换的图像融合算法

将1维的OPT推广为2维OPT,在此基础上提出了一种基于正交多项式变换的图像融合算法.正交多项式变换将图像的主要特征映射到时域特征空间,而将图像的细节特征映射为白噪声.融合处理在特征空间中进行.实验结果表明,在降噪方面该算法优于离散小波变换方法、拉普拉斯金字塔方法和Morphological金字塔方法.