基于NSCT结合显著图与区域能量的红外与可见光图像融合

针对传统的红外与可见光图像融合出现的清晰度和对比度偏低,目标不够突出的问题,本文提出了一种基于Non-subsampledContourlet(NSCT)变换结合显著图与区域能量的融合方法。首先,使用改进的频率调谐(Frequency-tuned,FT)方法求出红外图像显著图并归一化得到显著图权重,单尺度Retinex(Single-scale Retinex,SSR)处理可见光图像。其次,使用NSCT分解红外与可见光图像,并基于归一化显著图与区域能量设计新的融和权重来指导低频系数融合,解决了区域能量自适应加权容易引入噪声的问题;采用改进的“加权拉普拉斯能量和”指导高频系数融合。最后,通过逆NSCT变换求出融合图像。本文方法与7种经典方法在6组图像中进行对比实验,在信息熵、互信息、平均梯度和标准差指标中最优,在空间频率中第一组图像为次优,其余图像均为最优结果。融合图像信息量丰富、清晰度高、对比度高并且亮度适中易于人眼观察,验证了本文方法的有效性。

基于改进的区域能量特征多分辨率图像融合算法

基于区域能量特征的融合规则在多分辨率图像融合算法中应用很广,但区域窗口较小时,融合效果往往不是最好的,而窗口较大则容易使图像轮廓与非轮廓区域之间模糊,造成融合图像清晰度降低。针对上述问题提出了改进的基于区域加权能量的融合规则,包括矩形区域和近似圆形区域两种,权值与像素距区域中心的距离成反比。仿真表明,两种方法克服了传统的区域能量特征作为融合规则的不足,改善了图像融合的质量。

基于非抽样剪切波的加权区域图像融合

以提升遥感图像和多聚焦图像的融合精度为目的,结合非下采样剪切波变换(NSST)可以捕捉图像的细节特征,提出了一种NSST和加权区域特性的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带和高频子带,低频子带系数采用改进梯度投影的非负矩阵分解(NMF),高频子带系数采用加权区域能量和区域方差相结合的融合策略,然后应用非下采样剪切波的逆变换得到融合的图像。实验结果表明:该方法从主观视觉方面很好地保留了多幅图像的有用信息,给出该方法与其他融合算法在客观评价指标应用信息熵EN、互信息MI和加权边缘信息量QAB/F的比较结果 。

基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区域能量和平均梯度加权的方法对分解后医学图像的高低频系数进行融合,采用NSST逆变换重建融合后的图像.选择信息熵、平均梯度和空间频率3个参数作为融合图像的客观评价参数,结果表明,该方法取得的融合结果比离散小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好,计算效率更高.

非抽样双树复小波域的红外可见光图像融合

为提高红外与可见光图像的融合精度,借助非抽样双树复小波的平移不变性和良好的方向选择性,提出非负矩阵分解和区域方差能量的融合方法。通过对严格配准的红外与可见光图像进行非抽样双树复小波变换获取高低频信息,对低频子带系数采用基于块主元旋转的非负矩阵分解的融合方法,对高频子带系数选用结合区域方差能量的对比度进行融合。对融合后的系数采用非抽样双树复小波逆变换重构得到融合图像,对融合结果进行主观视觉和客观评价。对比实验结果表明,该算法具有较好的主观视觉效果,客观评价指标有明显提高,验证了提出算法的有效性。

非抽样双树复小波域的BPP-NMF图像融合

提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性,首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数;然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略,高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明,该融合算法不仅具有良好的视觉效果,同时在客观评价指标也优于一般的融合策略,验证了该算法的有效性。

一种基于Curvelet变换的彩色图像融合算法

针对图像传感器的多聚焦成像问题,提出了一种基于YIQ颜色模型和第二代Curvelet变换的图像融合方法.通过将待融合图像转换到YIQ颜色模型,考虑到图像的颜色各分量相关性和算法的计算复杂度,对亮度分量Y和色度分量I、Q分别采用了不同的融合策略:亮度分量Y进行Curvelet变换,分解后的高频系数采用区域梯度和能量加权相结合的融合准则,低频系数采用能量自适应加权的融合准则,再进行Curvelet逆变换重构得到分量Y,色度分量I、Q分别通过区域信息熵取大的方法得到.将融合得到的三分量进行YIQ逆变换,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过实验对比,算法取得较好的融合效果.

基于改进的非下采样剪切波变换多聚焦图像融合技术的研究

针对多聚焦图像融合的具体问题,文中提出一种基于改进的非下采样剪切波变换(NSST)的图像融合方法。NSST变换更加有利于保持图像的边缘和轮廓信息,同时保持了图像的平移不变性。在对原图像进行多尺度几何变换后,针对图像融合过程中源图像不同清晰指标,采用改进的绝对值取大的融合规则处理经过多尺度几何变换后的高频系数;采用基于区域加权的拉普拉斯能量和的方式处理低频系数,将得到的高、低频系数经过NSST逆变换最终得到融合图像,实验结果表明,对于多聚焦图像融合,文中提出的算法,不仅在主观视觉方面获得了良好的效果,而且在客观评价标准方面也优于传统的多聚焦融合算法。