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结合NSDTCT和稀疏表示的遥感图像融合 被引量：19
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作者 殷明 庞纪勇 +1 位作者 魏远远 段普宏 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期10-17,共8页
为了提高全色图像与多光谱图像的融合质量,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的图像融合算法.对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度变换,再对亮度分量和全色图像进行直方图匹配及亮度平滑滤波处理.利用非下采样双树复轮廓波... 为了提高全色图像与多光谱图像的融合质量,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的图像融合算法.对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度变换,再对亮度分量和全色图像进行直方图匹配及亮度平滑滤波处理.利用非下采样双树复轮廓波变换处理亮度分量和全色图像,得到对应的高低频系数.对于低频系数,利用稀疏表示进行融合,采用空间频率和l1范数双指标取大的融合规则得到稀疏表示系数;对于高频系数,将改进的拉普拉斯能量和作为脉冲耦合神经网络的外部输入项,提出了改进的脉冲耦合神经网络的融合策略.最后进行非下采样双树复轮廓波逆变换和亮度-色度-饱和度逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留光谱信息的同时可以提高空间分辨率,视觉效果及客观指标均优于经典的融合算法. 展开更多
关键词 图像处理 遥感图像融合 非下采样双树复轮廓波变换 稀疏表示 脉冲耦合神经网络 改进的拉普拉斯能量和
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基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的红外和可见光图像融合 被引量：17
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作者 殷明 段普宏 +1 位作者 褚标 梁翔宇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1763-1771,共9页
提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带... 提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和稀疏表示的红外和可见光图像融合方法,以改善传统的基于小波变换的图像融合方法的不足。该方法首先利用形态学变换处理源图像,利用NSDTCT变换进行图像分解得到低频子带系数和高频子带系数。根据高低频系数的不同特点,提出改进的稀疏表示(ISR)的融合规则用于低频子带;然后将改进的空间频率作为脉冲耦合神经网络的外部输入,提出基于自适应双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)的融合策略用于高频子带。最后通过NSDTCT逆变换获得融合后的图像。实验结果表明:本文方法在客观指标和视觉效果方面均优于传统图像融合的方法。与传统的NSCT-SR方法相比,实验的两组图像中4个客观指标:互信息(MI)、边缘信息保留量QAB/F,平均梯度(AG)和标准差(SD)分别提高了9.89%、6.39%、104.64%、55.09%和9.53%、17.77%、95.66%、52.89%。 展开更多
关键词 图像融合 红外图像 可见光图像 非下采样双树复轮廓波变换 稀疏表示 自适应双通道脉冲耦合神经网络 形态学变换
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结合NSDTCT和压缩感知PCNN的图像融合算法 被引量：14
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作者 殷明 庞纪勇 +1 位作者 魏远远 段普宏 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期411-419,共9页
针对基于传统小波变换的图像融合算法存在的不足,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和压缩感知脉冲耦合神经网络(CS-PCNN)的图像融合算法.首先将源图像经过NSDTCT分解后得到低频子带及高频子带系数;对于低频子带系数,提出... 针对基于传统小波变换的图像融合算法存在的不足,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)和压缩感知脉冲耦合神经网络(CS-PCNN)的图像融合算法.首先将源图像经过NSDTCT分解后得到低频子带及高频子带系数;对于低频子带系数,提出了基于区域平均梯度、区域能量和S函数相结合的自适应加权融合规则;对于数据量较大的高频子带系数,提出了基于CS-PCNN理论的融合规则,并将改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的外部输入;最后对融合系数进行NSDTCT逆变换,得到融合图像.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像融合的计算效率和质量,在视觉效果及客观指标上均优于一些经典的融合算法. 展开更多
关键词 图像融合 非下采样双树复轮廓波变换 压缩感知 脉冲耦合神经网络 拉普拉斯能量和
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基于非下采样双树复轮廓波变换的小波纹理特征识别肺良恶性结节CT图像 被引量：5
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作者 马圆 韩鸿毅 +2 位作者 孙燕北 梁志刚 郭秀花 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2019年第2期272-276,共5页
目的观察基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)的小波纹理特征在识别肺良恶性结节CT图像中的应用价值。方法从肺结节患者的CT图像中分别提取基于NSDTCT和基于Contourlet变换的小波纹理参数,对高维纹理参数采用单因素分析、Lasso回归等... 目的观察基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)的小波纹理特征在识别肺良恶性结节CT图像中的应用价值。方法从肺结节患者的CT图像中分别提取基于NSDTCT和基于Contourlet变换的小波纹理参数,对高维纹理参数采用单因素分析、Lasso回归等方法进行降维。对降维后的纹理参数分别构建诊断良恶性肺结节的支持向量机分类诊断模型,绘制ROC曲线,比较2种方法的诊断效能。结果采用NSDTCT方法,基于经Lasso降维且自变量数目较少的纹理参数构建的诊断模型分类效果最好,判断良恶性肺结节的准确率为98.37%,AUC为1.00;采用Contourlet变换方法,基于全部提取纹理参数构建的模型分类效果最好,诊断准确率为56.05%,AUC为0.73;2个模型的ROC曲线的AUC差异有统计学意义(Z=6.430,P<0.001)。结论基于NSDTCT的纹理分析方法对判断良恶性肺结节的准确性较高。 展开更多
关键词 非下采样双树复轮廓波变换 肺肿瘤 支持向量机 体层摄影术 X线计算机
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