基于方向区域的NSCT图像融合算法

提出一种新的基于方向区域的NSCT图像融合算法。算法首先对源图像进行NSCT分解,获得不同方向的高低频子带。其次对高低频系数,根据不同分解层的方向特性,按方向区域能量的规则进行融合。最后,通过反变换获得融合图像。该方法既保留了Contourlet变换方法的多尺度多方向特性,又具有移不变性。实验结果表明,提出的算法有效可行,对比常用的区域融合算法,获得了更好的融合效果。

一种新的NSCT图像融合算法研究

针对传统NSCT图像融合算法考虑方向的信息完成的缺点,提出了新的NSCT图像融合算法。该算法是基于方向区域的,通过对源图像的分解可以得到各个方向的高频子带和低频子带,根据不同分解层的方向的特性对高低频系数按方向区域能量融合,再经过反变换得到最终的融合图像。此算法在体现出各源图像细节特征的同时还很好的保留了边缘等很多有用的信息。测试结果表明,此算法和传统的NSCT图像融合算法相比,融合效果更好。