基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合

针对小波变换容易造成细节信息丢失、非下采样轮廓波变换(NSCT)分解的低频子带系数不稀疏以及红外与可见光图像融合结果综合性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合算法。首先将源图像进行NSCT分解,获得低、高频子带;其次,利用K奇异值分解(K-SVD)算法对低频子带进行字典训练,实现低频子带的稀疏表示和低频稀疏系数的融合;然后,利用高频子带的空间频率激励脉冲耦合神经网络(PCNN),选择较大点火次数的系数作为高频子带的融合系数;最后对低、高频子带融合系数进行NSCT逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该算法在视觉效果和客观指标方面均具有较大优势,且融合结果综合性能优于现有算法。     

基于CRF预分割和NSCT的多聚焦图像融合

针对基于多尺度分解的图像融合算法在提高图像模糊区域质量的同时却降低了清晰区域质量的问题,提出了一种结合CRF预分割与NSCT的多聚焦图像融合算法.该算法首先利用条件随机场概率模型对图像进行预分割,将图像预分割为清晰区域、模糊区域和两者的交界区域;然后对图像进行NSCT分解,低频子带系数采用加稀疏约束的非负矩阵分解算法融合,高频子带系数,在交界区域采用方向特征对比度的方法融合,在非交界区域选取清晰度高的系数融合.最后经NSCT逆变换得到最终的融合图像.该方法的融合效果在提高了图像清晰度的同时又有效保持了图像的边缘信息.     

自适应标准差特征的压缩感知图像融合

针对传统压缩域融合算法单一、融合效果不佳的问题,文中提出了结合图像高频特征的自适应融合规则。首先,对融合图像进行 NSCT变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量融合规则,以获取较传统低频系数处理更好的融合效果; 由于分解后的高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过 CS 进行压缩后自适应选择融合规则,最后对重构系数进行 NSCT逆变换。实验结果表明：与传统经典算法相比,新方法兼顾了待融合图像的背景信息和红外目标信息,有效提高了图像的融合效果。     

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NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

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。     

基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

稀疏表示是以块为单位进行编码的,因此破坏了图像块间的相关性。针对上述问题,提出了基于卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合算法。该算法采用交替方向乘子算法(ADMM)求解非下采样轮廓波变换(NSCT)域强边缘子带的卷积稀疏系数,完成特征响应系数的融合。同时,采用脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的点火图完成NSCT域高频子带的融合。实验结果表明:该算法解决了稀疏表示的“块效应”问题,同时又兼具PCNN模型的视觉特性,可以有效地捕捉源图像的特征信息。另外,在主观视觉评价和客观质量评价方面均优于现有算法。     

NSCT域内基于改进PCNN和区域能量的多光谱和全色图像融合方法

针对多光谱和全色图像的融合,提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）和区域能量的融合方法。首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后,对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合;在带通方向子带,结合改进的脉冲耦合神经网络,使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励,经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图,根据点火时间计算点火映射图的区域能量,通过判决算子选择待融合图像的带通方向子带系数作为融合系数。最后,对融合处理后的NSCT变换系数进行重构生成融合图像。实验结果显示:在迭代次数为100次时,与改进小波算法相比,标准差提高了9.48%,熵提高了0.95%,相关系数提高了21.56%,偏差指数降低了29.66%;与Contourlet算法相比,标准差提高了9.73%,熵提高了0.94%,相关系数提高了11.27%,偏差指数降低了9.45%;与NSCT算法相比,标准差提高了3.84%,熵提高了3.34%,相关系数提高了7.89%,偏差指数降低了7.42%。     

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.     

卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合

稀疏表示的分块处理破环了图像的连续性,导致 多聚焦融合图像的清晰测度信息严重丢失。针对上述 问题,提出了卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合算法。该算法将非下采样轮廓 波变换(NSCT)域低频子图通过高斯滤波分解 成基础层和细节层,然后选用交替方向乘子算法(ADMM)求解稀疏系数,完成细节层特征响 应系数的融合。同时, 根据聚焦程度测量函数设计了合理的邻域特征,完成了NSCT域高频子图的融合。实验结果表 明:该算法边缘信息 传递因子(QAB/F)指标略低于对比算法, 但空间频率(SF)、平均梯度(AG)、清晰度(SP)以及视觉信息保 真度(VIFF)指标相比于对比算法分别提高了约16.31% 、41.87%、19.2%以及12.07%,有效地提取了源图像更深 层次的清晰测度信息,克服了稀疏表示的块效应缺陷。     

基于变分多尺度的红外与可见光图像融合

为解决变换域融合法对强噪声抑制能力差的问题,提出一种基于变分多尺度分解的红外与可见光图像融合方法.首先对待融合图像分别进行变分多尺度分解,获得纹理分量和结构分量.采用引导滤波的方法进行待融合图像的纹理分量融合,在结构分量融合上提出一种以相位一致性、清晰度、亮度综合信息来权衡融合权重的方法,最后将两幅图像融合后的纹理分量和结构分量相加获取最终融合图像.实验结果从主观观察和客观指标看,本文方法在清晰度和细节信息上比离散小波变换（discrete wavelet transform）法、非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform）法、稀疏表示（sparse representation）法、剪切波变换（shearlet transform）法都要高.     

基于CSR和能量特征的红外与可见光图像融合

传统稀疏表示(SR)分块处理策略降低了图像连续性,使得特征信息损失严重.因此,提出了基于卷积稀疏表示(CSR)和能量特征的红外与可见光图像融合算法.该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子带分解成低频基础分量和细节特征分量,使用局部拉普拉斯能量法(LLE)和卷积稀疏表示分别进行融合,获得低频子带融合图像.同时,根...     

Multi-modality medical image fusion based on separable dictionary learning and Gabor filtering

Sparse representation (SR) has been widely used in image fusion in recent years. However, source image, segmented into vectors, reduces correlation and structural information of texture with conventional SR methods, and extracting texture with the sliding window technology is more likely to cause spatial inconsistency in flat regions of multi-modality medical fusion image. To solve these problems, a novel fusion method that combines separable dictionary optimization with Gabor filter in non-subsampled contourlet transform (NSCT) domain is proposed. Firstly, source images are decomposed into high frequency (HF) and low frequency (LF) components by NSCT. Then the HF components are reconstructed sparsely by separable dictionaries with iterative updating sparse coding and dictionary training. In the process, sparse coefficients and separable dictionaries are updated by orthogonal matching pursuit (OMP) and manifold-based conjugate gradient method, respectively. Meanwhile, the Gabor energy as weighting factor is utilized to guide the LF components fusion, and this further improves the fusion degree of low-significant feature in the flat regions. Finally, the fusion components are transformed to obtain fusion image by inverse NSCT. Experimental results demonstrate the more competitive results of the proposal, leading to the state-of-art performance on both visual quality and objective assessment.     

基于人眼视觉特性与自适应PCNN的医学图像融合算法

针对多尺度变换的图像特征,提出了一种基于人眼 视觉特性与自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合新方法。首先,对经配准的源图 像进行非下采样Contourlet变换(NSCT), 得到低频、高频子带系数;然后,考虑到低频子带系数中保留了绝大部分源图像能量和图像 轮廓特征,提出 区域能量(RE)和梯度奇异值度量(GSVM)相结合的方法;考虑到图像全局特 征,将PCNN用于高频子带系数中,提出区域视觉对比度(SLVC )模拟人眼视觉特性作为PCNN的 外部刺激输入,设定PCNN的链接强度随视觉对比敏感度(VCS) 自适应变化,同时考虑到PCNN的迭 代次数,利用Sigmoid函数计算其点火输出幅值的显著性度量;最后,对获得的融合系数进 行逆NSCT得到融合图像。通过实验对比分析表明,本文算法不仅可以保留源图像信息的同时 ,还得到较好的客观评价指标和视觉效果。     

基于人眼视觉特性的NSCT医学图像自适应融合

医学图像融合对于临床诊断具有重要的应用价值。针对多模态医学图像特性,本文提出一种基于人类视觉特性的医学图像自适应融合方法。首先,对经配准的源图像进行非间隔采样轮廓变换（（Nonsubsampled Coutour-let,NSCT）多尺度分解,得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带集中了大部分源图像能量和决定图像轮廓的特点,采用区域能量与平均梯度相结合的方法进行融合;根据人眼对图像对比度及边缘、纹理的高敏感度,在高频子带系数的选取时提出区域拉普拉斯能量、方向对比度与脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）相结合的融合策略;进而,提出了把与人类视觉高度一致的加权结构相似度（Weighted Structure Similarity,WSSIM）作为图像融合目标函数,自适应地获取各子带的最优权值;最后,对灰度图像和彩色图像进行了大量融合比较实验,并对不同融合方法进行分析对比。实验结果表明：本文算法不仅可以有效保留源图像的信息,而且可以使融合图像灰度级更分散,更好地保留了图像边缘信息,具有更好的视觉效果。     

基于热辐射信息保留的图像融合算法

针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题,提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法.通过NSCT(non-subsampled contourlet transform)变换对红外与可见光图像进行多尺度分解,得到各自的高频子带和低频子带,可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红...