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基于Contourlet域ICA和SVM的图像融合
引用本文:吴一全,李晓燕,陈飒.基于Contourlet域ICA和SVM的图像融合[J].光电子.激光,2009(6).
作者姓名:吴一全  李晓燕  陈飒
作者单位:南京航空航天大学信息科学与技术学院;
摘    要:提出了一种基于Contourlet域独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再提取其高频系数的独立分量特征,并通过粒子群优化的SVM实现分类,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差(MSE)、信噪比(SNR)、信息熵(H)、空间频率(SF)、清晰度(CL)和相关系数(CR)等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、基于Contourlet变换或基于ICA的图像融合方法进行了比较。结果表明,所提出的方法能取得更优越的融合效果。

关 键 词:图像融合  Contourlet变换  独立分量分析(ICA)  支持向量机(SVM)  粒子群优化  

Image fusion method based on contourlet-domain ICA and SVM
WU Yi-quan,LI Xiao-yan,CHEN Sa.Image fusion method based on contourlet-domain ICA and SVM[J].Journal of Optoelectronics·laser,2009(6).
Authors:WU Yi-quan  LI Xiao-yan  CHEN Sa
Institution:College of Information Science and Technology;Nanjing University of Aeronautics and Astronautics;Nanjing 210016;China
Abstract:An image fusion method based on contourlet transform,independent component analysis(ICA) and support vector machine(SVM) is proposed.Firstly,the contourlet transform is used to perform a multi-scale decomposition of each image.Then,the ICA is used to extract the independent component features of the high-frequency components.And the SVM optimized by a particle swarm algorithm is trained to classify the fused image.Finally the fused coefficients are reconstructed to obtain the fusion results.The experimental...
Keywords:image fusion  contourlet transform  independent component analysis(ICA)  support vector machine(SVM)  particle swarm optimization  
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