一种基于方向窗特性的Contourlet域的多聚焦图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于方向区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法.该算法对图像进行Contourlet变换,分解为不同尺度、不同方向的高低频子带;低频和高频子带分别采用方向区域的方差匹配度和能量作为融合规则;最后通过反变换得到融合图像.结果表明,所提出的方向区域方法能够更好地体现二维图像中的曲线或直线状边缘特征,是一种有效可行的图像融合算法.     

一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法

针对现有小波类图像融合算法的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法,并在Contourlet域中引入了局部区域可见度以及局部方向能量的概念.针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于局部区域可见度以及基于局部方向能量的系数选择方案.通过对多聚焦图像融合的仿真实验,表明该算法相对于传统的基于离散小波变换和离散小波框架变换融合算法能够有效减少有用信息的丢失以及虚假信息的引入,同时能够从源图像中提取更多的有用信息并注入到融合图像中, 得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

非下采样变换的红外与可见光图像融合

基于非下采样Contourlet变换(NSCT),提出了一种红外和可见光图像融合算法。针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于图像物理特征的系数加权选择方式与基于区域能量匹配的系数选择方式,即低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。实验结果表明:非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度,且经非下采样变换后能量更加集中,可提供更多的图像信息。相对于基于像素的图像融合算法,本文的图像融合算法具有更高的融合性能,是一种更适合图像融合的多尺度几何分析(MGA)工具。     

多尺度无监督彩色图像分割

非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具.本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘|然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频多尺度Zernike矩纹理特征,并将二种纹理特征融合.最后在边缘图像中映射种子像素点,利用纹理和颜色特征欧氏距离,对彩色图像采用区域生长和区域合并的方法进行分割.实验结果证明:该算法将图像空间域的颜色特征与非采样Contourlet变换域的多尺度边缘和纹理特征恰当结合在一起实现彩色图像无监督自动分割,与传统算法相比有更高的准确性和鲁棒性.     

非下采样变换的红外与可见光图像融合

基于非下采样Contourlet变换（NSCT）,提出了一种红外和可见光图像融合算法。针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于图像物理特征的系数加权选择方式与基于区域能量匹配的系数选择方式,即低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。实验结果表明：非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度,且经非下采样变换后能量更加集中,可提供更多的图像信息。相对于基于像素的图像融合算法,本文的图像融合算法具有更高的融合性能,是一种更适合图像融合的多尺度几何分析（MGA）工具。     

基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换,得到全色波段图像的低频子带系数和各带通方向子带系数;然后针对多光谱图像的每一个波段,将其进行双线性插值后作为融合后多光谱图像的低频子带系数,对全色波段图像的各带通方向子带系数采用基于成像系统物理特性的注入模型(调整系数)进行局部调整后,作为融合后多光谱图像的各带通方向子带系数,从而得到融合后多光谱图像的非采样Contourlet变换系数;最后再经非采样Contourlet逆变换得到该波段具有高空间分辨力的多光谱图像。采用IKONOS卫星遥感图像进行了仿真实验,实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面优于其它传统的遥感图像融合算法。     

一种基于清晰度计算的NSCT域多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像的特点．提出了一种基于清晰度计算的非抽样轮廓波变换（Non-Subsampied Contourlet’Transform,NSCT）域多聚焦图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解．以此克服传统Contourlet变换不具平移不变性的缺点。在分析光学成像中散焦表现形式的基础上．对分解后的低频子带和高频方向子带分别以“邻域梯度”及“合成邻域模值”作为清晰度指标。采用自适应选择法实现对多聚焦图像的融合处理。实验结果表明,该方法不仅能有效融合图像中的“伪影”和“振铃效应”．视觉效果明显优于传统小波和Contourlet方法,且融合图像的熵、交叉熵及均方根交叉熵等客观评价指标也有明显提高。     

基于区域分维和非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对源图像有用信息的提取,提出了基于区域分维和非下采样Contourlet变换相结合的红外与可见光图像融合算法.将图像的区域属性、区域大小、边缘强度以及纹理显著程度等特点用图像不同尺度上的区域分维进行描述,对于非下采样Contourlet变换低频系数,根据源图像不同尺度上的区域分维进行基于系数选择的融合.针对带通子带系数设计了系数局部匹配度算子,依据匹配度不同采用加权和系数选取相结合的融合规则.与其他常规融合方法进行比较,该算法可有效实现红外与可见光图像的融合.     

基于区域分维和非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对源图像有用信息的提取,提出了基于区域分维和非下采样Contourlet变换相结合的红外与可见光图像融合算法.将图像的区域属性、区域大小、边缘强度以及纹理显著程度等特点用图像不同尺度上的区域分维进行描述,对于非下采样Contourlet变换低频系数,根据源图像不同尺度上的区域分维进行基于系数选择的融合.针对带通子带系数设计了系数局部匹配度算子,依据匹配度不同采用加权和系数选取相结合的融合规则.与其他常规融合方法进行比较,该算法可有效实现红外与可见光图像的融合.     

多尺度无监督彩色图像分割

非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具,本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘;然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频...     

Infrared and visible image fusion scheme based on NSCT and low-level visual features

Multi-scale transform (MST) is an efficient tool for image fusion. Recently, many fusion methods have been developed based on different MSTs, and they have shown potential application in many fields. In this paper, we propose an effective infrared and visible image fusion scheme in nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain, in which the NSCT is firstly employed to decompose each of the source images into a series of high frequency subbands and one low frequency subband. To improve the fusion performance we designed two new activity measures for fusion of the lowpass subbands and the highpass subbands. These measures are developed based on the fact that the human visual system (HVS) percept the image quality mainly according to its some low-level features. Then, the selection principles of different subbands are presented based on the corresponding activity measures. Finally, the merged subbands are constructed according to the selection principles, and the final fused image is produced by applying the inverse NSCT on these merged subbands. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method over the state-of-the-art fusion methods in terms of both visual effect and objective evaluation results.     

An adaptive fusion approach for infrared and visible images based on NSCT and compressed sensing

A novel nonsubsampled contourlet transform (NSCT) based image fusion approach, implementing an adaptive-Gaussian (AG) fuzzy membership method, compressed sensing (CS) technique, total variation (TV) based gradient descent reconstruction algorithm, is proposed for the fusion computation of infrared and visible images.Compared with wavelet, contourlet, or any other multi-resolution analysis method, NSCT has many evident advantages, such as multi-scale, multi-direction, and translation invariance. As is known, a fuzzy set is characterized by its membership function (MF), while the commonly known Gaussian fuzzy membership degree can be introduced to establish an adaptive control of the fusion processing. The compressed sensing technique can sparsely sample the image information in a certain sampling rate, and the sparse signal can be recovered by solving a convex problem employing gradient descent based iterative algorithm(s).In the proposed fusion process, the pre-enhanced infrared image and the visible image are decomposed into low-frequency subbands and high-frequency subbands, respectively, via the NSCT method as a first step. The low-frequency coefficients are fused using the adaptive regional average energy rule; the highest-frequency coefficients are fused using the maximum absolute selection rule; the other high-frequency coefficients are sparsely sampled, fused using the adaptive-Gaussian regional standard deviation rule, and then recovered by employing the total variation based gradient descent recovery algorithm.Experimental results and human visual perception illustrate the effectiveness and advantages of the proposed fusion approach. The efficiency and robustness are also analyzed and discussed through different evaluation methods, such as the standard deviation, Shannon entropy, root-mean-square error, mutual information and edge-based similarity index.     

基于双边滤波和双树复小波的图像去噪算法

提出了基于空域双边滤波和双树复小波变换的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用带有方向窗的局部维纳滤波算法进行去噪.在重构过程中,对每一个尺度上重构得到的低通图像使用空域的双边滤波算法进一步的去除噪声.实验结果表明本文提出的图像去噪算法获得了明显的去噪性能改善.     

基于区域分割和Counterlet变换的图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourlet分解,分解后的高频部分采用绝对值取大算子进行融合,低频部分则采用基于区域的融合规则和算子进行融合;最后进行重构得到融合图像。对红外与可见光图像进行了融合实验,并与基于像素的àtrous小波变换和Contourlet变换的融合效果进行了比较。结果表明,采用本文算法的融合图像既保留了可见光图像的光谱信息,又继承了红外图像的目标信息,其熵值高于基于像素的融合方法约10%,交叉熵仅为基于像素的融合方法的1%左右。     

抗混叠轮廓波域采用压缩感知的云图融合方法

提出一种采用压缩感知的云图融合方法.该方法针对传统轮廓波存在频谱混叠的缺点,结合抗混叠塔式滤波器组和方向滤波器组,构造出一种抗混叠的轮廓波变换,并将其引入压缩感知中的稀疏表示环节,将云图分解成稠密和稀疏两部分|对稠密成份采用传统方法进行融合,而对稀疏成份,则在压缩感知框架下,通过少数线性测量的融合,并采用二步迭代收缩的图像重构算法,在迭代时利用前面两个估计值更新当前值,得到融合结果.实验表明,该方法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于传统方法,有利于揭示全面的天气信息.     

基于深度玻尔兹曼模型的红外与可见光图像融合

为了克服红外与可见光图像融合时噪声干扰及易产生伪影导致目标轮廓不鲜明、对比度低的缺点,提出一种基于深度模型分割的图像融合方法.首先,采用深度玻尔兹曼机学习红外与可见光的目标和背景轮廓先验,构建轮廓的深度分割模型,通过Split Bregman迭代算法获取最优能量分割后的红外与可见光图像轮廓;然后再使用非下采样轮廓波变换对源图像进行分解,并针对所分割的背景轮廓采用结构相似度的规则进行系数组合;最后进行非下采样轮廓波反变换重构出融合图像.数值试验证明,该算法可以有效获取目标和背景轮廓均清晰的融合图像,融合结果不但具有较高的对比度,还能抑制噪声影响,具有有效性.     

架构于双树轮廓波方向及相位特征的纹理图像分割

考虑到纹理的方向及相位特性,提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像分割新方法.双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建,它不仅保持了轮廓波灵活的方向选择性,克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点,而且提供了复子带系数.本文以各方向子带的能量作为方向特征,复系数的平均相角作为相位特征,生成特征向量,利用模糊C均值聚类算法进行纹理图像分割.实验结果表明,相位特征是方向特征的有效补充,与传统方法相比,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善.