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基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet域图像增强 被引量:38
1
作者 吴一全 史骏鹏 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期79-88,共10页
针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低... 针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低频分量和多个不同方向的高频分量;在低频分量上进行混合灰度函数的多尺度Retinex增强;同时利用非线性增益函数调整高频分量系数,将兼顾对比度和信息熵的定量综合评价函数作为NCPSO的适应度,寻找非线性增益函数所涉及的最优参数。大量实验结果表明,与双向直方图均衡方法、NSCT方法、多尺度Retinex方法、平稳小波变换和Retinex方法等4种增强方法相比,提出的方法能更有效地提高图像的对比度和信息熵,增强图像的整体视觉效果。 展开更多
关键词 遥感 高光谱图像 图像增强 非下采样contourlet变换 多尺度RETINEX 混沌小生境粒子群优化
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基于非下采样轮廓波变换遥感影像超分辨重建方法 被引量:37
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作者 周靖鸿 周璀 +1 位作者 朱建军 樊东昊 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期98-106,共9页
针对现有非下采样轮廓波变换(NSCT)超分辨率重建方法的不足提出了一种改进的重建方法。空间频率大小反映图像细节信息丰富的程度,改进方法将区域窗口内空间频率的大小作为定权的标准对NSCT分解获得的各对应高频图像进行自适应加权融合。... 针对现有非下采样轮廓波变换(NSCT)超分辨率重建方法的不足提出了一种改进的重建方法。空间频率大小反映图像细节信息丰富的程度,改进方法将区域窗口内空间频率的大小作为定权的标准对NSCT分解获得的各对应高频图像进行自适应加权融合。将NSCT分析与自适应加权融合相结合用以实现影像超分辨率重建,其中利用自适应加权融合方法将各高频图像分别进行融合,同时将低频图像进行取均值处理,分别获得处理后的高低频图像,通过NSCT逆变换获得最终的超分辨图像。通过仿真实验与工程应用验证了改进方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 图像处理 超分辨率重建 非下采样轮廓波变换 区域自适应融合 二维小波变换 双三次插值
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基于NSCT的红外与可见光图像融合方法研究 被引量:32
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作者 陈木生 蔡植善 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2015年第6期114-119,共6页
针对红外与可见光融合的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和区域能量判断的图像融合方法。利用NSCT变换对两原图像进行分解,得到一个低频子图像和多个不同方向的高频子图像,对低频子带采用最大值的方法进行融合,而... 针对红外与可见光融合的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和区域能量判断的图像融合方法。利用NSCT变换对两原图像进行分解,得到一个低频子图像和多个不同方向的高频子图像,对低频子带采用最大值的方法进行融合,而高频子带先计算各个系数的区域能量匹配度,再计算判断阈值。当高频系数中各点的匹配度大于阈值时,采用区域能量加权融合方法;当对应点的匹配度小于阈值时,采用区域能量最大值的方法进行融合,通过NSCT逆变换获得融合图像。该方法的特点是算法简单,阈值选取具有自适应性。实验结果表明该方法能够取得较好的视觉效果和量化数据,相比于其他基于NSCT的融合方法,熵值提高了0.5%~6.8%,空间频率提高了1%~13%,标准方差提高了0~24.1%,是~种简单有效的融合方法。 展开更多
关键词 图像处理 非下采样轮廊波变换 图像融合 红外图像 可见光图像 区域能量
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基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合 被引量:25
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作者 蔡怀宇 卓励然 +2 位作者 朱攀 黄战华 武晓宇 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期219-228,共10页
针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图... 针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值. 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 非下采样轮廓波变换 直觉模糊集 区域对比度
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基于改进型NSCT变换的灰度可见光与红外图像融合方法 被引量:24
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作者 孔韦韦 雷英杰 +1 位作者 雷阳 华继学 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1607-1612,共6页
针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分... 针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 图像融合 冗余提升不可分离小波 非下采样轮廓波变换 平移不变性
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基于补偿机制的NSCT域红外与可见光图像融合 被引量:20
6
作者 陈震 杨小平 +1 位作者 张聪炫 段兴旺 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期860-870,共11页
针对传统基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法易出现图像失真的缺点,本文提出一种基于小波变换与PCNN补偿的NSCT域内红外与可见光图像融合方法。首先将红外和可见光图像分别进行NSCT分解,得到低频分量和高频分... 针对传统基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法易出现图像失真的缺点,本文提出一种基于小波变换与PCNN补偿的NSCT域内红外与可见光图像融合方法。首先将红外和可见光图像分别进行NSCT分解,得到低频分量和高频分量;然后对低频分量进行二维小波分解,得到1个低频子带和3个方向子带,对其低频子带采用局部能量加权的方法进行融合,其余3个子带采用绝对值取大的方法进行融合;NSCT分解的高频子带融合规则分为对最高层的融合和其他层的融合,最高层采用绝对值取大的方法进行融合,而其余层采用的是基于改进型的PCNN的方法进行融合;最后将得到的低频子带和高频子带进行NSCT重构获得融合图像。合成及真实图像集实验结果表明,本文算法相对于传统的融合方法增加了图像的纹理和细节信息,有效地抑制了图像失真问题,具有较高的融合精度与较快的融合效率。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样contourlet变换 脉冲耦合神经网络 小波变换
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基于非下采样Contourlet变换和稀疏表示的红外与可见光图像融合方法 被引量:19
7
作者 王珺 彭进业 +2 位作者 何贵青 冯晓毅 阎昆 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期815-820,共6页
针对非下采样Contourlet变换(NSCT)中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应... 针对非下采样Contourlet变换(NSCT)中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应调整权重融合;对稀疏度较高的高频方向子带系数,采用同一尺度下系数绝对值之和最大的方法进行融合。经NSCT逆变换后得到融合图像。实验结果表明,与传统基于变换的DWT、NSCT融合方法以及基于稀疏表示的SOMP、JSR算法比较,文中方法可以获得更好的融合效果。 展开更多
关键词 信息处理技术 图像融合 非下采样contourlet变换 稀疏表示 红外图像 可见光图像
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基于NSCT的红外图像小目标检测技术 被引量:18
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作者 吴一全 罗子娟 吴文怡 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期477-481,共5页
红外图像小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。将小波或Contourlet多尺度分析用于红外小目标检测具有一定的局限性。无下采样Contourlet变换(NSCT)是基于Contourlet变换的一种扩展,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变... 红外图像小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。将小波或Contourlet多尺度分析用于红外小目标检测具有一定的局限性。无下采样Contourlet变换(NSCT)是基于Contourlet变换的一种扩展,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解。提出了一种基于NSCT的红外小目标检测算法。该算法首先对图像进行NSCT变换;然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量间的距离,得到一个相关的多尺度距离像;最后根据该距离像进行直方图统计,从而实现红外小目标的检测。与基于小波变换的红外小目标检测算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较精确地检测出红外小目标,优于基于小波变换的方法。 展开更多
关键词 红外小目标检测 无下采样contourlet变换 纹理分析
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基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合 被引量:17
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作者 欧阳宁 郑雪英 袁华 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第1期177-182,共6页
非下采样轮廓波变换(NSCT)中存在低频子带系数不稀疏、分解级数难以选择的缺点,而稀疏表示的融合方法易造成图像的纹理和边缘等细节趋于平滑。针对上述问题,提出一种基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合算法。对图像进行1级NSCT分解;对... 非下采样轮廓波变换(NSCT)中存在低频子带系数不稀疏、分解级数难以选择的缺点,而稀疏表示的融合方法易造成图像的纹理和边缘等细节趋于平滑。针对上述问题,提出一种基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合算法。对图像进行1级NSCT分解;对低频子带系数采用稀疏表示的方法进行融合,对高频子带系数采用一种方向特征对比度取大的方法进行融合;经NSCT逆变换后得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法提高了图像的主观视觉质量,在客观评价指标上也有所提高。 展开更多
关键词 多尺度变换 非下采样轮廓波变换 稀疏表示 图像融合 K-SVD字典
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基于MSSTO与NSCT变换的可见光与红外图像增强融合 被引量:17
10
作者 王峰 程咏梅 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期269-274,共6页
针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有... 针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 图像融合 非下采样轮廓波变换 多尺度顺序翻转算子 数学形态 局部空间频率
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基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪 被引量:14
11
作者 贾建 焦李成 项海林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期532-536,共5页
系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题。该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布,对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数,综合非... 系数阈值是流行的去噪方法,其中阈值方式与大小的选择是一个重要的技术问题。该文依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布,对该模型应用Bayes估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数,综合非下采样Contourlet分解和双变量阈值函数,提出一种基于双变量阈值的非下采样Contourlet变换图像去噪方法(NSCTBI)。对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验中将NSCTBI方法与非下采样Contourlet变换、小波域双变量阈值去噪等方法进行了比较,结果表明在大多数情况下,NSCTBI的PSNR结果相比这些方法高出0.5至2.3dB,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果。 展开更多
关键词 去噪 非下采样contourlet变换 双变量阈值 BAYES估计
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改进NSCT和IHS变换相结合的遥感影像融合 被引量:15
12
作者 刘慧 周可法 +1 位作者 王金林 王珊珊 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期322-327,共6页
目的目的为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contoulet变换(NSCT)和IHS变换相结合的融合方法。方法先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过N... 目的目的为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contoulet变换(NSCT)和IHS变换相结合的融合方法。方法先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果。结论结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样Contoulet变换 IHS变换 脉冲耦合神经网络
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基于非下采样轮廓小波变换增强的从粗到精的显著性检测 被引量:15
13
作者 刘冬梅 常发亮 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期380-387,共8页
随着机器视觉和人工智能的快速发展,视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。提出一种建立在非下采样轮廓小波变换(NSCT)基础上的从粗到精的显著性检测方法,该方法作为一种基于频域分析的显著性检测算法,能够充分... 随着机器视觉和人工智能的快速发展,视觉注意机制作为机器视觉的重要组成部分,受到越来越多的关注。提出一种建立在非下采样轮廓小波变换(NSCT)基础上的从粗到精的显著性检测方法,该方法作为一种基于频域分析的显著性检测算法,能够充分利用图像的低频和高频信息,并能抑制光照对检测造成的影响。模型首先对输入图像进行非下采样轮廓小波分解,对低频分量进行Retinex增强以改善图像亮度的均匀性,从而抑制光照对显著性检测带来的影响,随后对其进行粗糙显著性检测;对高频分量进行非线性增强以抑制噪声并增强细节,重构得到高频特征图,在低频粗糙显著图的范围内对高频特征图进行全局和局部的显著性分析;最后经过融合得到精细显著图。在三个数据集上进行对比实验,验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 机器视觉 显著性检测 RETINEX 非下采样轮廓小波变换 非线性增益
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Fusion of Infrared and Visible Light Images Based on Region Segmentation 被引量:12
14
作者 刘坤 郭雷 +1 位作者 李晖晖 陈敬松 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第1期75-80,共6页
This article proposes a novel method to fuse infrared and visible light images based on region segmentation. Region segmen-tation is used to determine important regions and background information in the input image. T... This article proposes a novel method to fuse infrared and visible light images based on region segmentation. Region segmen-tation is used to determine important regions and background information in the input image. The non-subsampled contourlet transform (NSCT) provides a flexible multiresolution,local and directional image expansion,and also a sparse representation for two-dimensional (2-D) piecewise smooth signal building images,and then different fusion rules are applied to fuse the NSCT coefficients fo... 展开更多
关键词 image processing image fusion non-subsampled contourlet transform region segmentation infrared imaging
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结合分数阶微分的浮选泡沫图像NSCT多尺度增强 被引量:14
15
作者 廖一鹏 王卫星 +1 位作者 付华栋 王焕清 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期92-102,共11页
针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自... 针对浮选槽低照度环境下采集的泡沫图像对比度低、边缘弱、噪声干扰等问题,提出了一种结合自适应分数阶微分和非下采样Contourlet变换(NSCT)的泡沫图像多尺度增强算法.首先对泡沫图像进行NSCT多尺度分解,根据低频子带的梯度特征构造自适应分数阶微分阶次函数,结合改进的带亮度控制参数的Tiansi算子对低频子带图像进行增强处理;然后对各高频方向子带,根据能量分布特征自适应计算阈值,再结合尺度相关系数去除噪声,并通过非线性增益函数增强边缘系数;最后对处理后的图像进行NSCT重构.对不同大小类型的泡沫图像进行实验,结果表明:与现有算法相比,文中算法改善了图像的亮度,具有更高的对比度、清晰度和信息熵,保留更多的纹理细节,在有效抑制噪声的同时气泡边缘得到明显增强,为后续的泡沫图像分割和边缘检测奠定了基础. 展开更多
关键词 浮选泡沫图像 图像多尺度增强 自适应分数阶微分 非下采样contourlet变换 尺度相关系数
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NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法 被引量:14
16
作者 宋瑞霞 王孟 王小春 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2134-2141,共8页
利用非下采样Contourlet变换(NSCT)的系数特点,设计NSCT域中高低频融合规则,并结合基于区域分割的边缘检测算法,针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法.首先通过NSCT变换把2幅待融合图像分解为一个低频系数矩阵和一系列的高频系数矩阵... 利用非下采样Contourlet变换(NSCT)的系数特点,设计NSCT域中高低频融合规则,并结合基于区域分割的边缘检测算法,针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法.首先通过NSCT变换把2幅待融合图像分解为一个低频系数矩阵和一系列的高频系数矩阵,对低频系数采用局域方差、局域空间频率、局域改进的拉普拉斯能量和3个统计特征的加权平均进行融合,对高频系数基于局部纹理特征进行融合,经过NSCT逆变换后得到初步的融合结果;然后根据初步融合图像和待融合图像的残差图识别出清晰区域,对清晰区域进行边缘检测,将该边缘信息覆盖到初步融合的图像上,得到最终的融合图像.与传统DWT,NSCT变换和基于视觉特性的NSCT域图像融合算法进行实验对比的结果表明,该算法在视觉效果和平均梯度、互信息、空间频率与边缘保持度等多个评价指标上均有优势. 展开更多
关键词 图像融合 非下采样contourlet变换 多聚焦图像 边缘检测
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基于非下采样轮廓波变换和加权引导滤波的遥感图像增强 被引量:13
17
作者 王圣 周兴林 +1 位作者 朱攀 董建平 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第12期222-228,共7页
针对部分遥感图像整体亮度偏暗、边缘细节特征模糊和可视性不够理想的缺点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与加权引导滤波的增强方法来改善图像质量.先利用NSCT获取图像多尺度子带图像,再对低频子带图像采取全局映射调整亮度,... 针对部分遥感图像整体亮度偏暗、边缘细节特征模糊和可视性不够理想的缺点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与加权引导滤波的增强方法来改善图像质量.先利用NSCT获取图像多尺度子带图像,再对低频子带图像采取全局映射调整亮度,利用加权引导滤波器代替Retinex中的高斯滤波器获取细节分量和基础分量,同时采用比例因子调整两分量在低频子带图像中的比例;采用改进的自适应贝叶斯阈值和非线性增益函数增强各个高频子带图像;最后将各子带信息通过NSCT逆重构得到增强图像.与传统图像增强算法相比,该方法在清晰度和信息熵等方面有所提高,较好地保留细节特征,明显提高视觉效果. 展开更多
关键词 图像处理 图像增强 非下采样轮廓波变换 引导滤波器 比例因子 自适应贝叶斯阈值
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基于正态逆高斯模型的非下采样Contourlet变换图像去噪 被引量:11
18
作者 贾建 陈莉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1563-1568,共6页
提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导... 提出一种基于正态逆高斯先验模型的非下采样Contourlet变换图像去噪算法.在非下采样Contourlet变换域中,以正态逆高斯模型为先验模型,对图像分解系数的稀疏分布统计建模,估计每个子带内的模型参数,在贝叶斯最大后验概率估计准则下推导出与正态逆高斯模型相应的阈值函数表达式,以此对图像进行去噪处理.对于被加性高斯白噪声污染的图像,实验结果表明该去噪算法能有效地去除图像中的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比值,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果. 展开更多
关键词 去噪 非下采样contourlet变换 正态逆高斯模型 Bayesian估计
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基于非下采样轮廓波变换的多模态医学图像融合 被引量:12
19
作者 靳珍怡 王远军 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2016年第5期445-450,共6页
由于基于小波变换的图像融合方法仅在水平、垂直、对角线三个方向对图像的高频信息进行分解,易造成图像轮廓的不连续性,而基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的融合方法能够对图像中的高频信息进行多方向分解。本文基于NSCT对多模态医学图像... 由于基于小波变换的图像融合方法仅在水平、垂直、对角线三个方向对图像的高频信息进行分解,易造成图像轮廓的不连续性,而基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的融合方法能够对图像中的高频信息进行多方向分解。本文基于NSCT对多模态医学图像进行融合,以区域能量平均加权法作为NSCT变换后低频子带的融合规则,区域能量中心加权作为高频内层带通子带的系数融合规则,外层带通子带则采用区域能量最大的系数融合规则。通过对精确配准的头部PET、CT、MR图像的融合实验,借助清晰度、信息熵、联合熵等指标进行客观评价,‘prewitt’算子提取融合图像的边缘信息进行主观评价,验证该算法在视觉效果、信息含量、实时性和长轮廓表达上的优势。相较于其他文献中提出的算法,本文算法得到的融合结果信息丰富程度提升约7%、清晰度提升约31.7%、程序运行时间缩短一半,应用前景可观。 展开更多
关键词 图像融合 小波变换 非下采样轮廓波变换 区域能量 平均梯度
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基于非下采样轮廓波变换与引导滤波器的红外及可见光图像融合 被引量:12
20
作者 丁贵鹏 陶钢 +3 位作者 李英超 庞春桥 王小峰 段桂茹 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1911-1922,共12页
为克服传统融合方法对灰度相关性较弱的红外与可见光图像融合存在的不足,提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与引导滤波器的融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度多方向分解,分离出包含在不同频带内的特征信息,得到一个低频近似图... 为克服传统融合方法对灰度相关性较弱的红外与可见光图像融合存在的不足,提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与引导滤波器的融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度多方向分解,分离出包含在不同频带内的特征信息,得到一个低频近似图像和多个高频方向细节图像;局域窗口加权平均能量和改进拉普拉斯能量分别作为低频近似图像的活性测度,构造显著特征图对近似图像进行加权平均,以解决能量保持和细节提取两个关键问题;在方向细节图像中,基于活性测度取大规则获得决策映射图,将源图像作为引导图、决策映射图作为输入图像进行引导滤波,得到权重分配图,对方向细节图像进行加权平均,降低噪声的敏感度。对融合后的近似图像和方向细节图像进行NSCT逆变换,得到最后的融合图像。采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价。实验结果表明,该融合方法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合方法,如基于两尺度分解的引导滤波融合方法、NSCT域内稀疏表示融合方法、基于像素显著性的交叉双边滤波融合方法、基于深度学习的卷积神经网络融合方法、基于显著性检测的双尺度融合方法,可获得更好的融合效果。 展开更多
关键词 非下采样轮廓波 引导滤波器 图像融合 显著特征图 平移不变性
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