基于Land实验的可见红外伪彩色图像融合方法

由Land在研究人类视觉颜色恒定性现象时从所做的某个实验出发,通过对该实验中所用红、绿色滤波片的理想化假设以及光源的等能分布假设,并建立红外图像与红色透明片、可见光图像与绿色透明片的对应关系,得到Land实验启发下的新的伪彩色融合算法。通过与Toet伪彩色融合算法的结果比较,说明了该方法的有效性。进而借鉴Toet算法中强调图像特有成分的思想,使本算法输出更丰富、更逼近真实景物的色彩。

基于色彩与结构相似性的伪彩色图像融合质量评价

提出一个颜色与结构相似性指标CSSIM(color and structural similarity index metric)用于评估伪彩色融合图像的质量。该指标摒弃复杂的色彩空间变换,直接在RGB空间计算融合图像质量,大大降低了计算量。通过实验探究了该指标与人的感知质量之间的关系。实验结果证实该指标的评价结果和人的感知质量基本一致。

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息。针对V．Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法。首先对源图像按照V．Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像。然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像。由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节。将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明。