基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合

 针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于相似性灰关联的Curvelet域可见光图像融合方法.该方法首先将待融合图像进行多级Curvelet分解,然后对各融合图像的高频系数进行分块,利用灰色理论中的灰色欧几里德关联度确定各子块间的相似性,并制定不同的高频系数融合策略,低频系数则采用算术平均法融合;最后,通过Curvelet逆变换重构融合图像.实验结果显示,该方法融合图像的信息熵、标准差和清晰度等指标优于金字塔融合法以及小波变换法等常见的多种融合方法.     

引力搜索算法在多阈值图像分割中的应用研究

针对求解高维阈值图像分割计算复杂的问题,提出了一种基于引力搜索算法的多阈值图像分割方法,该方法以大津法（Otsu）设计为适应度函数,利用引力搜索算法快速搜索得到待分割图像的最优阈值,然后根据最优阈值进行图像分割。结合人眼视觉可知,引力搜索算法能够结合应用于图像分割,且能取得较好的效果。实验测试结果表明,该方法与布谷鸟算法、人工蜂群算法比较,引力搜索算法的收敛速度更快,寻优的阈值质量较高。