基于NSCT和自适应PCNN的遥感图像融合方法

以全色和多光谱遥感图像为研究对象,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应脉冲耦合神经网络(PC-NN)的遥感图像融合方法;该方法首先对全色图像和进行过IHS变换的多光谱图像的亮度分量进行NSCT变换,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;然后采用以各带通子带系数的梯度作为PCNN的链接强度β的PCNN图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换和IHS逆变换得到融合图像;实验结果表明,此方法更好地保留了原遥感图像中的有用信息,并提高了融合图像的质量。     

基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。     

基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法

针对传统NSCT图像融合算法存在的不足,提出一种基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法。首先对源图像进行NSCT分解,生成一系列低频和高频分量。对低频分量利用二维小波分解,生成一个低频和三个方向分量,对低频分量利用局部区域能量加权方法融合,三个方向分量利用改进的高斯加权SML方法融合;对NSCT分解的高频分量,分为对最高层和其它层的融合,最高层利用改进的高斯加权SML方法融合,其余层利用边缘梯度信息激励PCNN方法融合。最后对NSCT进行逆变换得到融合图像。实验结果证实了所提算法的有效性。     

NSCT域内结合相位一致性激励PCNN的多聚焦图像融合

针对传统脉冲耦合神经网络（PCNN）无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性（PC）来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换（NSCT）对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高频子带和低频子带;其次,通过计算高频系数的空间频率值（SF）与低频系数的相位一致性值来提取图像高低频子带中的聚焦区域;然后,将SF与PC作为PCNN外部激励来刺激PCNN神经元点火,分别对图像高低频系数进行融合;最后,利用逆NSCT得到最终融合图像。实验采取多聚焦图像Clock、Pepsi和Lab作为三组实验数据集,与传统融合算法及新近提出的几种算法进行对比,所提算法的客观评价参数：互信息、边缘信息度、信息熵、标准差和平均梯度的数值均大于或十分接近于对比算法的最大值;同时从实验结果图与源图像的差值图中可以发现所提算法的差值图包含源图像清晰区域的痕迹明显更少。实验结果表明所提算法能更加准确地提取出图像的清晰区域,更好地保留图像的边缘与纹理等细节信息,得到更好的融合效果。     

非采样Contourlet变换的多尺度积图像融合算法

为了得到优质的融合图像,提出了一种新的基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多尺度积图像融合算法.分别讨论了低频子带与各高频子带系数的选择方案.当选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新改进的拉普拉斯能量和(Sum modified - lplacian,SML),设计了一种基于新改进拉普拉斯能量和的加权与选择相结合系数选择方案;在选择各高频方向子带系数时,根据多尺度积具有放大信号边缘特征,降低信号噪声的特点,提出了一种基于NSCT方向多尺度积的系数选择方案,从而不仅能恰当地选择出融合图像的NSCT各方向子带系数,有效保留图像的细节特征,而且能抑制噪声对融合算法的影响.实验结果表明,该方法优于基于小波变换和提升静态小波变换的图像融合算法,得到视觉效果更好,客观评价更高的融合图像.     

肺部肿瘤跨模态图像融合的并行分解自适应融合模型

目的 跨模态像素级医学图像融合是精准医疗领域的研究热点。针对传统的像素级图像融合算法存在融合图像对比度不高和边缘细节不能较好保留等问题,本文提出并行分解图像自适应融合模型。方法 首先,使用NSCT(non-subsampled contourlet transform)提取原图像的细节方向信息,将原图像分为低频子带和高频子带,同时使用潜在低秩表示方法(latent low-rank representation, LatLRR)提取原图像的显著能量信息,得到低秩部分、显著部分和噪声部分。然后,在低频子带融合方面,NSCT分解后得到的低频子带包含原图像的主要能量,在融合过程中存在多对一的模糊映射关系,因此低频子带融合规则采用基于模糊逻辑的自适应方法,使用高斯隶属函数表示图像模糊关系;在高频子带融合方面,NSCT分解后得到高频子带系数间有较强的结构相似性,高频子带包含图像的轮廓边缘信息,因此高频子带采用基于Piella框架的自适应融合方法,引入平均结构相似性作为匹配测度,区域方差作为活性测度,设计自适应加权决策因子对高频子带进行融合。结果 在5组CT(computed tomography...     

一种改进PCNN的红外与可见光图像融合算法研究

红外图像与可见光图像运用传统图像融合技术进行图像融合时,融合图像出现细节模糊、对比度降低等问题。针对此问题,提出了一种通过面积比改进脉冲耦合神经网络(PCNN)结合NSCT的图像融合方法。首先利用直方图双向均衡化对源图像预处理;其次经过NSCT分解图像得到低频子带和高频子带,高频部分采用改进的PCNN作为融合规则得到高频融合系数,低频部分采用加权平均作为融合规则得到低频融合系数;最后NSCT逆变换处理高低频融合系数得到融合图像。实验结果表明,融合算法在保留图像细节信息、增强图像轮廓信息方面优于传统图像融合算法,提高了图像对比度。     

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。     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。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;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。     

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...     

一种基于边缘检测的医学图像增强方法

现在是用数字图像进行临床诊断的时代。文章提出了一种结合非采样轮廓波变换（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）优点的肿瘤检测方法。该方法首先分别对一组正常人的脑部CT和MRI图像及一位40岁酗酒男性的脑部MRI和PET图像施行三次样条插值配准,并进行非采样轮廓波变换获取其高频和低频信息。将低频子带系数输入PCNN神经元经计算获得融合图像低频系数,对于高频部分对比度被用于激化PCNN网络。最后经逆NSCT变换生成融合图像,并将该图像用Canny算子进行边缘检测。结果显示第一组的融合图像中高密度组织得到了增强并减少了像素扭曲且肿瘤组织能被检测,第二组的融合图像清晰显示了脑部解剖结构同时壳核、尾状核也到得了明确定位。由于非采样轮廓波变换优良的方向性和几何表达能力,该方法能够为外科医生提供精确的肿瘤定位方案。     

一种基于ASR和PAPCNN的NSCT域遥感影像融合方法

针对稀疏字典的高冗余性和脉冲耦合神经网络（PCNN）参数设置的主观性问题,提出一种结合自适应稀疏表示（ASR）和参数自适应脉冲耦合神经网络（PAPCNN）的非下采样轮廓波变换（NSCT）域遥感影像融合方法。该方法将多光谱影像通过YUV空间变换得到的亮度分量Y与全色影像进行NSCT分解为高低频子带。对低频子带采用基于ASR的融合规则,根据影像块的梯度信息实现自适应稀疏表示。对高频子带采用PAPCNN模型,以选择PCNN的最优参数,再经过相应逆变换得到融合结果。实验结果表明：该方法对不同卫星影像在定性和定量评价上的总体效果均优于其他8种方法。     

基于MSSTO与NSCT变换的可见光与红外图像增强融合

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法

为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果.     

非下采样Contourlet变换与脉冲耦合神经网络相结合的SAR与多光谱图像融合

由于获取地物波谱信息的波段范围及成像方式的不同,SAR与多光谱图像所得到的信息有很大差异,而且SAR图像会受到严重的相干斑噪声干扰,因此SAR与多光谱图像的融合很难获得满意的效果。考虑到非下采样Contourlet变换(NSCT)相比于其他多尺度几何分析方法的优势,提出了一种NSCT与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的SAR与多光谱图像融合方法。源图像首先经过NSCT分解获得不同尺度多个方向下的分解系数,将分解系数的高斯拉普拉斯算子能量作为脉冲耦合神经网络模型的输入,具有较大点火频率的系数将被选择作为融合图像的系数,最后经过NSCT重构得到最终的融合图像。实验结果表明,这种算法无论在主观视觉还是在客观指标上都要优于之前的许多算法。     

形态学滤波和改进PCNN的NSST域多光谱与全色图像融合

目的 全色图像的空间细节信息增强和多光谱图像的光谱信息保持通常是相互矛盾的,如何能够在这对矛盾中实现最佳融合效果一直以来都是遥感图像融合领域的研究热点与难点。为了有效结合光谱信息与空间细节信息,进一步改善多光谱与全色图像的融合质量,提出一种形态学滤波和改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样剪切波变换（NSST）域多光谱与全色图像融合方法。方法 该方法首先分别对多光谱和全色图像进行非下采样剪切波变换;对二者的低频分量采用形态学滤波和高通调制框架（HPM）进行融合,将全色图像低频子带的细节信息注入到多光谱图像低频子带中得到融合后的低频子带;对二者的高频分量则采用改进脉冲耦合神经网络的方法进行融合,进一步增强融合图像中的空间细节信息;最后通过NSST逆变换得到融合图像。结果 仿真实验表明,本文方法得到的融合图像细节信息清晰且光谱保真度高,视觉效果上优势明显,且各项评价指标与其他方法相比整体上较优。相比于5种方法中3组融合结果各指标平均值中的最优值,清晰度和空间频率分别比NSCT-PCNN方法提高0.5%和1.0%,光谱扭曲度比NSST-PCNN方法降低4.2%,相关系数比NSST-PCNN方法提高1.4%,信息熵仅比NSST-PCNN方法低0.08%。相关系数和光谱扭曲度两项指标的评价结果表明本文方法相比于其他5种方法能够更好地保持光谱信息,清晰度和空间频率两项指标的评价结果则展示了本文方法具有优于其他对比方法的空间细节注入能力,信息熵指标虽不是最优值,但与最优值非常接近。结论 分析视觉效果及各项客观评价指标可以看出,本文方法在提高融合图像空间分辨率的同时,很好地保持了光谱信息。综合来看,本文方法在主观与客观方面均具有优于亮度色调饱和度（IHS）法、主成分分析（PCA）法、基于非负矩阵分解（CNMF）、基于非下采样轮廓波变换和脉冲耦合神经网络（NSCT-PCNN）以及基于非下采样剪切波变换和脉冲耦合神经网络（NSST-PCNN）5种经典及现有流行方法的融合效果。     

基于改进NSCT和IHS变换的遥感影像融合方法

目的 为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样Contoulet变换（NSCT）和IHS变换相结合的融合方法。方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果。结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。