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基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法 被引量：37
1
作者 江平 张强 +1 位作者 李静 张锦 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期108-113,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(nsst) 脉冲耦合神经网络(PCNN) 空间频率 拉普拉斯能量和
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基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法 被引量：9
2
作者 欧阳宁 邹宁 +1 位作者 张彤 陈利霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期490-494,共5页
为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源... 为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。 展开更多
关键词 图像融合 多聚焦图像 非下采样剪切波变换 聚焦区域检测 形态学开闭运算
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基于二元Weibull分布的非下采样Shearlet域图像水印算法 被引量：8
3
作者 牛盼盼 王向阳 +2 位作者 杨思宇 文涛涛 杨红颖 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1454-1469,共16页
不可感知性、鲁棒性、水印容量是衡量数字图像水印算法优劣的最重要指标,且三者存在固有的相互矛盾关系,可保持不可感知性、鲁棒性、水印容量之间良好平衡的图像水印方法研究是一项富有挑战性的工作.以非下采样Shearlet变换(nonsubsampl... 不可感知性、鲁棒性、水印容量是衡量数字图像水印算法优劣的最重要指标,且三者存在固有的相互矛盾关系,可保持不可感知性、鲁棒性、水印容量之间良好平衡的图像水印方法研究是一项富有挑战性的工作.以非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform, NSST)与二元Weibull分布理论为基础,提出了一种基于二元Weibull统计建模的非下采样Shearlet域数字图像水印算法.1)构造出基于非线性单调函数的自适应高阶水印嵌入强度函数;2)根据NSST域尺度间相关性,利用二元Weibull边缘分布对NSST域高熵块奇异值进行统计建模,并估计出二元Weibull统计模型参数;3)结合NSST域二元Weibull边缘分布模型与最大似然决策理论,构造出二元数字水印检测器并盲提取水印信息.仿真实验结果表明:该算法可以较好地获得不可感知性、鲁棒性、水印容量之间的良好平衡. 展开更多
关键词 图像水印 二元Weibull分布 非下采样shearlet变换 最大似然决策 相关性
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结合NSST与优化脉冲发放皮层模型的红外与可见光图像融合 被引量：6
4
作者 侯瑞超 周冬明 +1 位作者 聂仁灿 刘栋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A01期202-207,239,共7页
针对传统红外与可见光图像融合时边缘不清晰、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度,最具稀疏表达特性与脉冲发放皮层(SCM)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST与多目标人工蜂群优化SCM参数... 针对传统红外与可见光图像融合时边缘不清晰、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度,最具稀疏表达特性与脉冲发放皮层(SCM)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST与多目标人工蜂群优化SCM参数的图像融合方法。首先,通过NSST分解红外与可见光图像获得高频与低频子带系数,然后低频子带系数采用基于边缘信息指导SCM融合策略,高频子带系数采用改进的空间频率作为优化SCM的激励进行融合,最后经过NSST逆变换得到最终图像。实验结果表明,该方法相比其他融合算法不仅在主观评价上有一定程度的改善而且在客观评价指标互信息(MI)与边缘保留度(QAB/F)上有明显的提高。 展开更多
关键词 非下采样剪切波变换 脉冲发放皮层模型 多目标人工蜂群 图像融合
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NSST与CSLDP相结合的人脸识别 被引量：4
5
作者 杨恢先 翟云龙 +2 位作者 蔡勇勇 奉俊鹏 李球球 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期135-140,239,共7页
针对人脸识别中姿态、光照和表情等变化造成的识别率不高的问题,提出一种非采样Shearlet变换(NSST)与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别算法。采用NSST分解人脸图像,得到低频子带图像和高频子带图像,计算子带图像中心对称局部方向模... 针对人脸识别中姿态、光照和表情等变化造成的识别率不高的问题,提出一种非采样Shearlet变换(NSST)与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别算法。采用NSST分解人脸图像,得到低频子带图像和高频子带图像,计算子带图像中心对称局部方向模式,分块统计直方图特征信息,将直方图串接起来作为人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在ORL、YALE和CAS-PEAL-R1人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,且对姿态、光照和表情变化具有较好鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 非采样shearlet变换 中心对称局部方向模式 最近邻分类器
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基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合 被引量：2
6
作者 王兴龙 朱芳 《平顶山学院学报》 2020年第2期55-61,共7页
针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图... 针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进. 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 非下采样剪切波变换(nsst) 小波变换(DWT) 显著图 双通道脉冲耦合神经网络(2APCNN)
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基于RDU-PCNN和NSST的红外和可见图像融合算法 被引量：1
7
作者 刘战文 冯燕 +2 位作者 卫保国 杨占龙 达新宇 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期423-428,共6页
针对可见光和红外图像的融合容易出现块状噪声、边缘有振铃现象等不足,提出了一种基于区域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN)和非下采样剪切波变换(NSST)的红外和见光图像融合算法。首先对待融合的可见光和红外图像进行NSST分解得到低... 针对可见光和红外图像的融合容易出现块状噪声、边缘有振铃现象等不足,提出了一种基于区域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN)和非下采样剪切波变换(NSST)的红外和见光图像融合算法。首先对待融合的可见光和红外图像进行NSST分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用RDU-PCNN的规则融合,高频方向系数采用离散余弦变换(DCT)的融合规则,对融合后的系数进行逆NSST,从而得到融合后的图像。仿真结果表明,与其他5种目前流行或者较为先进的算法相比,本文的算法在视觉和客观评价指标上优于其他算法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换(nsst) 区域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN) 离散余弦变换(DCT) 可见光和红外图像
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基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索 被引量：2
8
作者 殷明 王治成 于立萍 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第10期258-263,269,共7页
针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的... 针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。 展开更多
关键词 非下采样剪切波变换 广义高斯分布 纹理图像检索 旋转不变的局部相位量化 特征提取 特征融合
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基于光谱融合的手掌异常纹识别
9
作者 刘闯 刘富 +1 位作者 康冰 代立波 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2017年第3期280-287,共8页
针对现有掌部封闭型病理纹识别算法提取的线特征较少、识别率较低的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST:Nonsubsample Shearlet Transform)域光谱融合的手掌异常纹识别算法。首先,选取融合效果最佳的多光谱掌纹波段组合,并在NSS... 针对现有掌部封闭型病理纹识别算法提取的线特征较少、识别率较低的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST:Nonsubsample Shearlet Transform)域光谱融合的手掌异常纹识别算法。首先,选取融合效果最佳的多光谱掌纹波段组合,并在NSST域内进行多尺度、多方向的分解;其次,根据分解各层子带图像的特点设计融合规则进行相应系数矩阵的融合,再通过NSST逆变换和形态学处理提取精细纹路特征;然后,利用像素点的度特点寻找符合要求的闭合纹线回路;最后,采用一种基于矩形度和偏心率等形状描述符的方法识别封闭型异常纹。实验结果表明,该识别方法能提取丰富的掌纹线特征,同时,还可准确识别6种不同类型的封闭型病理纹,识别率可达90%以上。 展开更多
关键词 非下采样shearlet变换 光谱融合 掌纹 闭合回路 异常纹
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