基于NSCT的红外与可见光图像融合

提出一种基于非下采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法。该方法对源图像经非下采样Contourlet变换分解后的高频系数,考虑不同传感器的成像机理进行活性度量,并结合多分辨率系数间相关性来实现加权融合;低频系数则通过一种局部梯度进行活性度量,再采用加权与选择相结合的规则实现融合。最后,通过非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合技术研究

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像的融合算法。采用对低频系数取平均,对高频系数中最大分解尺度选择系数最大值,其他尺度系数采用局部方差最大的规则,通过对所得到的融合系数进行逆变换即可得到融合后的图像。实验表明:该算法结合了NSCT的多尺度、多方向和平移不变性的优点,能够更好地提取源图像特征,增强融合图像的空间细节表现能力。融合后的图像具有较好的主观视觉效果,标准差和熵值较传统的融合方法有所提高。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合算法。采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解;分别采用基于局部能量和区域特征的融合规则得到融合图像的低频子带系数和带通方向子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够获得较理想的融合图像,其融合效果优于基于Contourlet变换的图像融合算法。     

基于NSCT和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合时出现的细节模糊、对比度降低等问题,论文提出了一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)和卷积稀疏表示(Convolutional Sparse Representation,CSR)的图像融合方法.首先,分别对红外图像和可见光图...     

一种新的红外与可见光图像融合算法

提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,首先应用非抽样Contourlet变换(NSCT)对图像进行多尺度、多方向变换,对变换的低频子带采用改进的能量加权法融合,带通子带融合采用最大系数与区域方差加权相结合方法,然后对融合的2个子带系数进行NSCT反变换,得到融合图像。对不同算法的融合实验结果进行比较,通过主观和客观评价,该算法融合效果较好。     

基于NSCT的SAR与可见光图像融合方法

为了更好地将可见光图像与噪声干扰严重的合成孔径雷达图像融合, 提出了一种最大尺度硬阈值去噪的方法, 在此基础上设计了一种融合规则, 根据噪声和信号在NSCT(nonsubsampled Contourlet transform)域的分解系数特性, 将NSCT分解的最大尺首先进行硬阈值去噪, 其他高频尺度与最大尺度对应的像素点取值方式保持一致, 在低频系数采用“简单绝对值取大”的融合规则, 最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明, 该方法能有效抑制斑点噪声, 并能充分保留源图像重要特征。     

基于改进的NSCT红外可见光图像融合算法

针对在红外可见光图像融合过程中目标细节信息容易丢失的问题,提出一种使用非下采样轮廓波变换(NSCT)和主成分分析法(PCA)相结合的图像融合算法.首先应用NSCT将源图像分解分别得到低频和高频的子带图像.在低频子带系数中,由于PCA能够突出图像的主要信息,所以选用主成分分析法融合规则.高频子带中,相对来说较高层次系数表...     

基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法

针对基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合算法存在计算复杂度较高的问题,提出一种基于NSCT和压缩感知的图像融合方法.首先根据压缩感知理论的特点将其应用于图像融合领域,并采用Min-TV的方法重构图像;然后对NSCT进行分解,其计算量较大的带通子带系数采用基于压缩感知理论的图像融合方法;最后对低通融合图像和带通融合图像进行NSCT逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验,从主观感知和客观数据的对比分析上验证了所提出方法的有效性.     

采用目标提取和NSCT的红外与可见光图像融合

针对目前红外图像和可见光图像融合中,融合图像信息量不足的问题,将目标提取和NSCT方法相结合,对其中的高频目标区域提出了基于局部信息熵的融合规则。将其与小波变换法、拉普拉斯法、NSCT法、提升方向波变换法作比较,并通过熵、标准差、相关系数等参数对融合后的图像进行定量分析。实验结果表明,该方法不但较好地提高了融合图像信息量,而且能够更加有效、准确地提取源图像中的特征,在主观视觉效果与客观评价指标上均取得了较好的融合效果。     

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NSCT的自适应多聚焦图像融合算法

针对非降采样轮廓波变换（NSCT）具有多尺度、方向性和平移不变性等特点,为改善融合后图像模糊现象,提出了一种基于区域特性的非降采样轮廓波变换的多聚焦图像融合算法。该算法结合NSCT的特点,将图像进行NSCT,变换为不同方向的各子带信息;然后基于局部均值和局部方差选择低频子带系数,并在带通方向子带中引用局部方向对比度作为测量算子来选择带通方向子带系数;最后,通过反变换得到融合图像。实验结果表明,本算法融合效果优于传统的加权平均、小波变换及NSCT算法。     

人眼视觉感知特性的非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合

目的针对传统的单特征融合方法不足以衡量像素清晰度的问题,同时综合考虑非下采样Contourlet变换(NSCT)系数特点及人眼视觉感知特性,提出一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法。方法首先对来自同一场景待融合的源图像进行NSCT变换;然后对低频分量采用基于局部可见度、局部视觉特征对比度和局部纹理特征的综合特征信息进行融合;对高频分量采用基于邻域和兄弟信息归一化的关联权重局部视觉特征对比度进行融合;最后进行逆NSCT变换得到融合图像。结果将本文方法与传统离散小波变换(DWT)、移不变小波变换(SIDWT)、CT(Contottral变换)、NSCT及基于邻域和兄弟信息的NSCT域多聚焦图像融合方法进行了实验对比,本文方法能获得更好的视觉效果以及较大的边缘信息保留值和互信息值。结论定性和定量的实验结果表明了本文方法的有效性。     

基于压缩感知理论的图像融合方法

基于压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论,提出了一种采样点少且结构简单易实现的图像融合方法。对需要处理的两幅或多幅图像进行小波变换,分别对得到的小波系数进行稀疏处理得到稀疏矩阵,通过系数绝对值较大法进行融合,对融合后的系数矩阵通过随机观测获取压缩采样,而图像恢复则是对得到的压缩采样通过求解最优化的问题得到。由于对小波系数进行了稀疏处理,故该方法可以用少量的采样点来恢复图像。实验结果表明,在相同采样点下,该方法得到的图像质量（PSNR）明显优于传统的系数绝对值较大法融合;在少量采样点下,采用该方法也可以使融合的图像达到较好的效果。     

非下采样Contourlet变换的彩色图像融合

为了提高图像融合的效果,以多聚焦的彩色图像为研究对象,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法。对IHS模型的亮度分量I进行NSCT分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的低频系数采用区域能量取大和高频系数采用绝对值和取大的融合准则进行融合,再进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色调分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换的融合结果,针对IHS模型的融合结果也明显优于RGB模型的融合结果。     

区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合

非降采样轮廓波变换(NSCT)不仅具有平移不变性,还拥有足够的冗余信息,可以更有效地提取源图像中的方向信息,使得融合后的图像更符合人眼的视觉特性.利用NSCT在图像处理中的优势,针对红外光与可见光图像的融合,提出了一种新的基于改进的区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合算法.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,对低频子带采用区域能量自适应加权融合规则,带通方向子带则利用图像自相似进行系数的融合;最后,对融合系数进行NSCT逆变换,以重构生成融合图像.实验结果表明:与一些现有算法相比,该算法的图像融合结果在人眼主观视觉标准和客观评价标准上均具有明显优势.     

非子采样变换域的方向向量约束图像融合算法

针对存在的频谱混叠及图像细节信息丢失问题, 研究已有基于多尺度分解的多分辨率图像融合方法, 提出采用具有移不变性的非子采样轮廓变换对图像进行多尺度、多方向分解, 更完整地表征图像的几何结构, 同时对滤波器组进行上采样消除频谱混叠。研究已有的子带系数的融合规则, 提出了基于方向向量约束对比度的高频系数融合规则, 以及基于局部多向方差能量的选择与平均的低频系数融合规则。经多组实验结果表明, 该融合方法在视觉上和评价测度指标上都优于已有基于多分辨率图像融合方法。     

可见光与红外图像区域级反馈融合算法

目的 可见光图像具有丰富的纹理信息,红外图像具有较强的目标指示信息,进行融合时只有合理地设计融合规则才能充分利用两者的互补信息,为此,提出一种基于效果评估的可见光与红外图像区域级反馈融合算法.方法 首先对待融合图像进行非下采样轮廓波变换(NSCT),将其分解为低频和高频部分.同时采用分形特征对红外图像进行人造目标增强,通过阈值分割得到目标区域与背景区域.在设计低频融合规则时,选取目标区域与背景区域的加权融合系数作为参数,根据图像融合效果评估的量化指标,运用遗传算法进行参数的优化求解.对高频部分采用基于区域的加权平均融合规则.最后,利用优化后的融合系数进行NSCT逆变换得到融合图像.结果 采用3组图像,结合主观评价和客观评价指标对4种融合算法的结果进行了比较分析,实验结果表明,本文算法融合后图像更自然,目标更显著,客观评价结果总体上最优.结论 本文算法有效结合了红外图像的目标信息与可见光图像的背景信息,融合图像具有更强的对比度,有利于进行战场态势显示和目标识别任务.     

基于NSCT自适应阈值的红外图像去噪算法

提出自适应阈值的NSCT去噪算法.在对红外图像噪声特点分析的基础上,通过对NSCT构造特性的分析,提出了将自适应阈值的NSCT运用于红外去噪,并验证了其可行性.分析了图像尺寸和分解尺度对去噪的影响,获得去噪算法的优化.应用于几种不同的红外图像,对红外图像去噪视觉效果和峰值信噪比两方面进行比较,该去噪方法取得了较好的效果,尤其是在边缘保持方面.