NSCT域内基于自适应PCNN的图像融合新方法

论文结合非下采样contourlet变换（NSCT）的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频方向子带,采用改进的空间频率作为PCNN的外部激励;同时利用各子带图像的平均梯度自适应调节PCNN的链接强度,最后,选取具有较大点火次数的系数作为融合图像的系数,经逆NSCT变换重构融合图像。实验结果表明本文方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于小波变换、contourlet变换、PCNN的图像融合方法。      

基于NSST和改进PCNN的医学图像融合

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)和改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的多模态医学图 像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行多尺度、多方向分解,得到 低频子带系数和高频子带系数;其 次,低频子带系数由区域能量和方差求取区域特征,采用基于区域特征加权的方式进行融合 ;高频内层子 带系数先通过PCNN求出区域点火特性,再与平均梯度加权的方式进行选择,高频外层子 带系数采用区 域绝对值取大的融合规则;最后,通过逆NSST重构图像。实验结果表明:与常用融合 规则对比,在 主观效果上,本文的融合图像可以保留源图像的边缘信息,得到更好的视觉效果;在客观指 标上,本文方法 融合得到的图像在互信息(MI)、边缘评价因子(QAB/F)和 结构相似度(SSIM)等客观评价指标上取得更好的效果。     

基于区域方向的NSCT与PCNN图像融合算法

针对NSCT移不变形、多尺度性和多方向性等特点,结合脉冲耦合神经网络,量融合规则,高频系数则采用PCNN融合规则。最终对融合后的系数经NSCT 逆变换得到了融合图像。实验结果表明,该方法更好地保留了原图像中的有用信息,并提高了融合图像质量。     

基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。     

基于NSST域混合滤波与改进边缘检测PCNN的医学图像融合

针对传统医学图像融合中存在细节模糊、能量保存不完整、运行时间长等问题,提出一种基于非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform, NSST)域混合滤波与改进边缘检测脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的医学图像融合方法。首先,利用YUV模型进行颜色空间转换分离出亮度通道Y,接着利用混合滤波分别对源核磁共振(magnetic resonance imaging, MRI)图像和亮度通道的灰度图像进行不同程度的增强。其次,采用NSST对增强后的MRI和亮度通道的灰度图像进行分解,得到高低频子带。低频子带使用修正的拉普拉斯能量和(weighted sum of eight-neighborhood-based modified Laplacian,WSEML)与局部区域能量加权和(weight local energy,WLE)的融合策略,高频子带采用改进边缘检测PCNN的融合策略。最后,经NSST逆变换得到融合图像。通过与其他6种融合方法对比,本文方法可以有效提高图像融合过程中的细节提取和能量保存,且...     

马氏距离与引导滤波加权的红外与可见光图像融合

为使红外与可见光融合图像获得更好的分辨率和清晰度,提出基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的马氏距离加权拉普拉斯能量和与引导滤波改进(frequency tuned,FT)结合的红外与可见光图像融合算法.首先,对可见光图像进行对比度受限的自适应直方图...     

基于NSST域结合SCM与引导滤波的图像融合

为了保留红外与可见光图像更多的边缘及纹理信息,在常用的非下采样剪切波 变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)结合脉冲发放皮层(spiking corticalmodel,SCM)的图像融合算法基础上,引入引导滤波来处理高频系数,并将其作为SCM的外部 激励,融合高频部分。结合区域均值和区域能量,作为SCM的外部激励,融合低频部分。仿 真实验证明,所提算法的融合效果显然优于传统算法。在主观视觉上红外目标突出,背 景信息丰富,保留了良好的边缘及纹理信息,在客观评价上边缘保留因子、信息熵,以及对 比度等指标有明显的提高。     

基于NSCT与DWT的PCNN医学图像融合

针对医学图像融合过程中出现的细节损失严重、视觉效果不佳问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与离散小波变换(DWT)的脉冲耦合神经网络(PCNN)医学图像融合算法.首先,利用NSCT处理医学源图像,得到相应的低频和高频子带,并利用DWT对得到的低频子带进行处理.然后,利用PCNN对低频子带进行融合,将平均梯度和改进型拉普拉斯能量和作为PCNN的输入项,将信息熵与匹配度结合实现对高频子的融合.最后,利用多尺度逆变换将低频子带和高频子带图像进行融合.实验结果表明,所提方法能够有效提升融合图像的对比度并保留源图像的细节信息,在主观和客观评价上均有优良的性能表现.     

基于NSCT-PCNN的多聚焦红外图像融合

由于红外镜头景深的限制,为获得场景中所有区域都聚焦清晰的图像,提出一种在非下采样轮廓波变换(NSCT)域结合改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦红外图像的融合算法.首先通过NSCT将图像分解为不同尺度和方向的子带;低频子带图像利用基于一致性验证的特征选择规则进行融合;对于高频子带,采用改进的空域频率激励PCNN模型,选择点火时间最大的系数进行融合;最后通过NSCT反变换得到融合图像.通过多组同一场景不同聚焦位置下的红外图像融合实验,结果分析表明该算法能从源图像中获得更多的信息,更好地保留源图像的边缘信息,融合效果优于相关算法.     

基于多尺度方向局部极值滤波和ASR的图像融合

为了更好地提取源图像的边缘和方向信息,充分利用边缘保持滤波器的保边缘特性和方向滤波器有效提取方向信息的能力,提出一种基于局部极值滤波和非下采样方向滤波器的多尺度方向局部极值滤波图像融合方法。源图像经多尺度方向局部极值滤波,得到低频子带以及一系列的高频方向细节子带,对低频子带系数提出一种基于自适应稀疏表示(ASR)的融合规则,采用空间频率与l1范数相结合的策略得到融合的稀疏表示系数,对高频方向细节子带系数提出一种基于改进拉普拉斯能量和匹配度的选择与加权平均相结合的融合策略。实验结果表明,本方法能够有效提取源图像的边缘等细节信息,融合结果对比度更高,具有更好的主观视觉效果,其客观评价指标也优于传统的图像融合方法。     

基于优化PCNN与区域特征引导法则的图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法存在着边缘信息缺失、目标特征不够突出等问题,本文提出一种基于优化脉冲耦合神经网络(PCNN)与区域特征引导法则的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像分别进行非下采样剪切波变换(NSST),获取相应的低频分量和高频分量.其次,低频分量采用基于优化PCNN模型的融合规则进行融合...     

粒子群进化学习自适应双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法研究

针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战,提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化,提出的新算法能够有效地找到双通道脉冲耦合神经网络模型的近似最优参数,克服了经典双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法需要人工交互穷举尝试不同参数来获取较优参数之缺点.实验研究亦表明了上述优点.     

NSCT域内基于改进PCNN和区域能量的多光谱和全色图像融合方法

针对多光谱和全色图像的融合,提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）和区域能量的融合方法。首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后,对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合;在带通方向子带,结合改进的脉冲耦合神经网络,使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励,经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图,根据点火时间计算点火映射图的区域能量,通过判决算子选择待融合图像的带通方向子带系数作为融合系数。最后,对融合处理后的NSCT变换系数进行重构生成融合图像。实验结果显示:在迭代次数为100次时,与改进小波算法相比,标准差提高了9.48%,熵提高了0.95%,相关系数提高了21.56%,偏差指数降低了29.66%;与Contourlet算法相比,标准差提高了9.73%,熵提高了0.94%,相关系数提高了11.27%,偏差指数降低了9.45%;与NSCT算法相比,标准差提高了3.84%,熵提高了3.34%,相关系数提高了7.89%,偏差指数降低了7.42%。     

结合NSCT与引导滤波的图像融合方法

针对可见光和红外图像进行图像融合时,红外图像细节信息丢失严重、边缘模糊和可见光图像对比度不足等问题,提出一种结合非下采样轮廓波变换(Non-subsampled contourlet transform,NSCT)与引导滤波的图像融合方法.首先采用模糊逻辑算法对可见光图像进行增强提高其对比度,突出图像的有效信息;再对增强后的可见光和红外图像进行NSCT分解得到低频与高频子带;然后对红外图像的高频子带采用改进后的引导滤波增强边缘等细节信息;其次使用平均梯度策略和模糊逻辑策略对高、低频子带进行融合;最后利用NSCT逆变换得到融合后的图像.通过在不同数据集上的实验结果表明,该方法在信息熵、标准差和互信息等评价指标上均要优于其他几种方法,验证了本文所提方法的有效性和优越性.     

基于自适应脉冲耦合神经网络图像融合新算法

针对传统的基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合算法中每个神经元链接强度取同一常数的不足,提出了一种基于自适应PCNN图像融合新算法。作为显著性特征,使用像素的拉普拉斯能量(EOL,energy of Lapla-cian)和标准差(SD,standard deviation)分别作为PCNN对应神经元的链接强度值。实验结果表明,本文方法融合结果优于Laplacian方法、小波方法和传统的PCNN方法。     

基于CSR和能量特征的红外与可见光图像融合

传统稀疏表示(SR)分块处理策略降低了图像连续性,使得特征信息损失严重.因此,提出了基于卷积稀疏表示(CSR)和能量特征的红外与可见光图像融合算法.该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子带分解成低频基础分量和细节特征分量,使用局部拉普拉斯能量法(LLE)和卷积稀疏表示分别进行融合,获得低频子带融合图像.同时,根...