基于邻域能量的压缩感知医学图像融合研究

将不同模态的医学图像进行合理融合,能够极大地丰富图像的信息,提高临床医学的诊断效果.本文结合压缩感知理论,采用Contourlet变换对原始图像进行分解,得到低频子带部分和高频子带部分;对低频子带使用平均加权的方式进行融合,对含有较多噪声的高频子带使用邻域能量加权的融合规则.通过对医学图像的仿真实验,该算法可以增加多模态医学图像互补信息,并能较好地提高医学图像融合的清晰度.比较融合评价指标,证实该算法无论在主观视觉还是客观评价指标上都有较好的效果.

基于邻域匹配度和能量的curvelet变换融合

提出一种基于邻域匹配度和能量加权平均的多源遥感图像曲波变换融合方法。对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作曲波变换,融合图像的曲波系数中的低频分量取自多光谱图像的低频分量。求两幅图像高频系数邻域内的匹配度,与阈值相比较,根据比较结果分别采用不同方法确定高频系数。对生成系数进行逆曲波变换后得到融合图像。实验表明融合后的图像清晰度和光谱性得到有效提高。

一种邻域一致性的NSCT域多传感器图像融合算法

针对同一场景多传感器图像融合问题,提出了一种基于邻域特性的非采样Contourlet变换域融合新算法.首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换分解,由邻域平均能量与方差构造各点的能量方差决策值,基于决策值最大原则选择低频子带系数,从而在保持图像亮度的同时融合更多的边缘细节;基于邻域能量最大原则选择带通方向子带系数,以保留更多的边缘.最后反变换得到融合图像.采用多聚焦图像及红外与可见光图像进行仿真实验,并对融合结果进行了主客观评价.实验结果表明,该算法较好地融合了亮度及边缘细节,避免了引入人为噪声,得到了具有更好的视觉效果和量化指标的融合图像.

结合局部邻域特性和C-BEMD的图像融合方法

针对基于二维经验模态分解(BEMD)图像融合方法的不足,提出一种结合局部邻域特性和可协调二维经验模态分解(C-BEMD)的图像融合方法.为了克服BEMD应用于图像融合时存在的内蕴模函数(IMF)个数和频率不匹配问题,通过固定迭代次数和协调操作提出了适合图像融合的C-BEMD算法;然后利用C-BEMD对源图像进行分解获得IMF分量和残差分量,同时对IMF分量采用基于局部邻域能量的选择与加权平均策略,而对残差分量则采用基于局部邻域可见度的融合规则;最后将融合后的IMF分量与残差分量进行叠加,得到融合后的图像.融合仿真结果表明,该方法对于多聚焦图像、遥感图像和医学图像均可获得视觉效果佳、细节信息丰富的融合图像,优于基于行列交叉的经验模态分解和复数经验模态分解的图像融合方法.

基于小波系数邻域特征的CT与MR图像融合方法

提出一种基于小波变换的像素级CT,MR医学图像融合方法,利用离散小波变换分别将两幅源图像进行多尺度分解,再用不同的小波系数邻域特征指导高频分量和低频分量的小波系数的融合,低频分量采用邻域方差指导,高频分量采用邻域能量指导,最后根据融合图像的各小波系数重构融合图像.实验表明:不论从主观感受,还是采用信息熵和平均梯度两项指标作为客观定量评价标准,该方法都优于传统的融合方法,获得的融合图像有效地综合了CT与MR图像信息,能够同时清晰地显示脑部骨组织和软组织.

利用NSCT域邻域特性区域化方法融合红外与微光图像

针对同一场景的红外与微光(可见光)图像融合问题,提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换(NSCT)融合方法.首先,对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解;然后对低频系数采用邻域能量上改进的区域化加权融合规则,高频系数采用邻域能量区域化匹配的系数选择方案与邻域方差上的区域方差取大融合规则;最后利用NSCT反变换进行重构得到融合图像.实验结果表明,本文方法信息熵略低于亮度过度增大的参考文献中的方法,由于传统方法引入虚假细节信息导致空间频率略高于所提方法,但其互信息与边缘保持度(Q)指标值较好,其融合图像整体效果优于对比方法.本文方法在保留源图像主要信息及捕捉细节信息方面效果显著,且融合的图像具有较好的视觉效果.

基于小波变换的多聚焦图像融合新算法

针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法。首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合。最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像。通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法。

基于Contourlet域的多聚焦图像融合方法

提出一种基于Contourlet域的多聚焦图像融合方法。对分解后的图像低频子带采用区域方差法进行处理,高频子带统计系数各方向邻域能量和作为融合依据,利用系数局部相似的特点进行同层的一致性处理。该算法可以减少融合图像边缘处的斑块模糊现象,提高融合质量。仿真实验结果表明,所提出的算法能够更好地提取原始图像特征,融合后的图像具有更好的主观视觉效果。

基于邻域匹配度和能量的Curvelet变换融合

提出一种基于邻域匹配度和能量加权平均的多源遥感图像曲波变换融合方法。将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作曲波变换,融合图像的曲波系数中的低频分量取自多光谱图像的低频分量。求两幅图像高频系数邻域内的匹配度,与阈值相比较,根据比较结果分别采用不同方法确定高频系数。逆曲波变换得到融合图像。实验表明算法有效提高了图像的清晰度和保持了光谱特性。