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非抽样双树复小波域的红外可见光图像融合王旭辉;周岩;周苑【摘要】为提高红外与可见光图像的融合精度,借助非抽样双树复小波的平移不变性和良好的方向选择性,提出非负矩阵分解和区域方差能量的融合方法.通过对严格配准的红外与可见光图像进行非抽样双树复小波变换获取高低频信息,对低频子带系数采用基于块主元旋转的非负矩阵分解的融合方法,对高频子带系数选用结合区域方差能量的对比度进行融合.对融合后的系数采用非抽样双树复小波逆变换重构得到融合图像,对融合结果进行主观视觉和客观评价.对比实验结果表明,该算法具有较好的主观视觉效果,客观评价指标有明显提高,验证了提出算法的有效性.%To improve the fusion accuracy of infrared visible image, an image fusion method based on non-negative matrix factorization and regional variance energy was proposed by means of the good directional selectivity and shift invariance of undecimated dual-tree complex wavelet.The high and low frequency information of images was obtained after the non-sampling dual-tree complex wavelet transformation for infrared and visible images with strict registration.The fusion principle of low frequency sub-band coefficients was based on the block principal pivoting method for nonnegative matrix factorization.For high frequency sub-band coefficients, the sum of contrast was adopted as the fusion rule combining with regional variance-energy.For low and high frequency information, the fusion image was reconstructed through undecimated dual-tree complex wavelet inverse transformation, and both subjective visual evaluation and objective performance assessments of the fusion results wereimplemented.The comparative experimental results show the proposed algorithm has good subjective visual effects and the objective evaluation index is obviously improved, which verifies the effectiveness of the algorithm.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)003【总页数】6页(P729-734)【关键词】图像融合;非抽样双树复小波变换;非负矩阵分解;块主元旋转法;加权区域能量【作者】王旭辉;周岩;周苑【作者单位】河南工程学院计算机学院,河南郑州 451191;河南工程学院计算机学院,河南郑州 451191;河南工程学院计算机学院,河南郑州 451191【正文语种】中文【中图分类】TP391.4图像融合技术涉及人工智能等领域[1]。
改进的基于非下采样的Contourlet变换的图像融合算法刘卷舒;蒋伟【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2018(038)0z1【摘要】针对基于非下采样的Contourlet变换(NSCT)图像融合算法融合过程中有一系列超参数需要根据经验和先验知识手工取值的问题,提出一种改进的基于NSCT的图像融合算法.首先通过传统的NSCT对源图像进行分解,然后引入Piella 指标作为适应度函数,通过混合蛙跳算法对一系列的超参数进行寻优,最后用寻优得到的最佳超参数参与融合过程.与基于NSCT的图像融合算法、基于小波变换的图像融合算法、基于拉普拉斯金字塔方法的图像融合算法、基于主成分分析(PCA)的图像图像融合算法和基于Curvelet变换的图像融合算法五种典型的图像融合算法的融合效果进行比较,结果表明该算法在主观评价体系下能够很好保留源图像的边缘、纹理和基本结构,在客观评价体系中兼具大峰值信噪比、大信息熵值和小均方根值,证明该算法在图像融合过程中能够很好地提取源图像的信息,从而得到信息量丰富的融合结果图.【总页数】4页(P194-197)【作者】刘卷舒;蒋伟【作者单位】上海电力学院电子与信息工程学院,上海200090;上海电力学院电子与信息工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.基于非下采样Contourlet变换的自适应医学图像融合算法 [J], 楼建强;戴文战;李俊峰2.基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法 [J], 韩双喜;储彬彬;汪冬梅3.基于区域分割和非下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法 [J], 刘涛;张登福;何宜宝4.基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法 [J], 柏涛涛;王茜娟;谭云兰5.基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法 [J], 柏涛涛;王茜娟;谭云兰;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Contourlet变换和模糊理论的图像融合算法陈木生【摘要】For the fusion of visual and infrared images,a new method is proposed based on the contourlel transform and fuzzy theory. Firstly,the source images are decomposed using conlourlel transform. Secondly,the contourlet coefficients are fused with different rules. Fuzzy theory is used to fuse low frequency sub-band,which can adaptively calculate the wavelet coefficients weights of original images. While the high frequency sub-bands are merged with local energy as weight. Ultimately,the fusion image is obtained through an inversed contourlet transform. The experimental results show that the fusion scheme can get better visual effect and preserve image detail information of the original images. It is an effective and practical fusion method.%提出一种基于Contourlet变换和模糊理论的红外与可见光图像融合算法.首先,对源图像进行Contourlet变换；随后对低频和高频的小波系数采用不同的融合规则,即低频部分采用基于模糊集的自适应加权融合方法,高频部分采用基于区域小波能量加权的方法；最后再通过contourlet逆变换,获得融合图像.实验结果表明该算法能够较好地保留源图像的细节信息,具有较好的视觉效果,是一种有效实用的方法.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2012(042)006【总页数】4页(P695-698)【关键词】Contourlet变换;图像融合;模糊集;可见光图像;红外图像【作者】陈木生【作者单位】泉州师范学院物理与信息工程学院,福建泉州362000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言小波变换作为一种图像多尺度几何分析工具，具有良好的空域和频域的局域性，在图像融合中能够得到较好的效果，是目前的研究热点。
基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法陈利霞;邹宁;袁华;欧阳宁【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(35)7【摘要】钎对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法.首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像.将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3％、6.9％和3.9％.实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率.【总页数】6页(P2015-2019,2038)【作者】陈利霞;邹宁;袁华;欧阳宁【作者单位】桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;认知无线电与信息处理教育部重点实验室(桂林电子科技大学),广西桂林541004;认知无线电与信息处理教育部重点实验室(桂林电子科技大学),广西桂林541004;认知无线电与信息处理教育部重点实验室(桂林电子科技大学),广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP391.413【相关文献】1.基于àtrous-Contourlet变换的梯度选择遥感图像融合算法 [J], 罗丽;王珂;王瑾2.改进的基于非下采样的Contourlet变换的图像融合算法 [J], 刘卷舒;蒋伟3.基于阈值改进Contourlet变换的图像融合算法 [J], 吴鹏;李雯霖;齐德昱;宋文龙4.基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法 [J], 徐彤阳;方勇5.基于Contourlet变换的多源森林遥感图像融合算法 [J], 刘盛鹏;李建中;徐琰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
NSCT和非负矩阵分解的图像融合方法李美丽;李言俊;王红梅;张科【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)008【摘要】非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)是一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效地表示图像的边沿与轮廓.非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法.在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征.提出了一种基于NSCT和NMF的图像融合方法.首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低通子带系数和各带通子带系数;其次将低通子带系数作为原始数据,选取特征空间的维数为1,利用非负矩阵分解得到包含特征基的低通子带系数;对各带通子带系数采取绝对值最大的原则进行系数选择,得到融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,融合结果优于Laplacian 方法、小渡方法和NMF方法.【总页数】4页(P21-24)【作者】李美丽;李言俊;王红梅;张科【作者单位】西北工业大学,航天学院,西安,710072;西安石油大学,理学院,西安,710065;西北工业大学,航天学院,西安,710072;西北工业大学,航天学院,西安,710072;西北工业大学,航天学院,西安,710072【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法 [J], 纪峰;李泽仁;常霞;吴之亮;2.结合NSCT与引导滤波的图像融合方法 [J], 甘玲;张倩雯3.基于àtrous-NSCT变换和区域特性的图像融合方法 [J], 曹义亲;曹婷;黄晓生4.NSCT域内基于引导滤波与改进PCNN的CT/MRI医学图像融合方法 [J], 于淼;宁春玉;石乐民;吕冰垚5.基于NSCT与改进PCNN的红外与可见光图像融合方法研究 [J], 刘帅;王磊;郝永平;高扬;刘双杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Contourlet变换多聚焦图像融合方法
蔡志芳;孙巍
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2013(028)006
【摘要】提取源图像的亮度分量,采用非下采样Contourlet变换对其进行分解,通过“合成图像像素值取大”准则对高频系数进行处理得到融合决策图,并对其进行一致性校验,最后根据校验后的决策图在RGB空间进行像素点选取,得到融合图像.实验结果表明,本文方法解决了RGB空间融合方法容易导致的颜色失真,同时本方法仅对亮度分量融合,降低运算复杂度.融合图像在保留图像有用信息的同时,弥补了传统空间域方法在细节表现力上的不足,更加符合人类的视觉特征.本文融合方法还用于灰度多聚焦图像融合中,实践证明,融合效果很好.
【总页数】6页(P755-760)
【作者】蔡志芳;孙巍
【作者单位】北京电子科技职业学院电信工程学院,北京,100016;吉林大学汽车工程学院,长春,130022
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于Contourlet变换的多聚焦图像融合方法 [J], 范福伟;胡红萍
2.多聚焦图像融合的Contourlet变换方法 [J], 李美丽;李言俊;王红梅
3.基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法 [J], 邹蓉;李玲玲;李翠华
4.基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法 [J], 柏涛涛;王茜娟;谭云兰
5.非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合方法 [J], 焦竹青;邵金涛;徐保国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法叶传奇;苗启广;王宝树【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》【年(卷),期】2007(19)10【摘要】分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法.首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各尺度层使用非子采样方向滤波器组对高频子带作方向分解,构成非子采样Contourlet变换;然后,采用基于区域能量的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet系数;最后进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法的融合效果优于à trous小波变换方法和Mallat小波变换方法.【总页数】5页(P1274-1278)【作者】叶传奇;苗启广;王宝树【作者单位】西安电子科技大学计算机学院,西安,710071;河南科技大学电子信息工程学院,洛阳,471003;西安电子科技大学计算机学院,西安,710071;西安电子科技大学计算机学院,西安,710071【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合 [J], 高珊2.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 [J], 王珺;彭进业;何贵青;冯晓毅;阎昆3.基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法 [J], 杨艳春;王晓明;党建武;王阳萍4.基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法 [J], 邹蓉;李玲玲;李翠华5.基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法 [J], 沈洁;胡学龙;杨义军;阮文佳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
非抽样双树复小波域的 BPP-NMF 图像融合陈清江;魏冰蔗;柴昱洲;张彦博【摘要】A multi-focus image fusion algorithm based on undecimated dual-tree complex wavelet transform(UDT-CWT)domain and block principal pivoting method for nonnegative matrix factoriza-tion(BPP-NMF)is proposed.Firstly,combined with its shift invariance and good directional selectivi-ty,the source images are decomposed to sub-band images with multi-scales and multi-directions by UDT-CWT,thus the low frequency sub-band coefficients and high frequency sub-band coefficients are obtained.The fusion strategy of low frequency sub-band coefficients was based on the method of non-negative matrix factorization which adopted the block principal pivoting method;while for high fre-quency sub-band,a fusion rule adopting the consistency selection of Gaussian-weighted regional energy and area standard deviation ispresented.Finally,the fused low and high frequency coefficients are reconstructed to image by undecimated dual-tree complex wavelet inverse transform.Fusion result is done with several sets of different multi-focus images, both subjective visual evaluation and objective performance assessments of these results are implemented.Results indicate that the fusion algorithm not only has good subjective visual effects,but also better than other general fusion strate-gies in the objective evaluation;hence the algorithm is effective.%提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。
图像融合论文：红外和可见光图像融合算法的研究【中文摘要】红外和可见光图像融合是将红外传感器和CCD传感器针对某一场景获得的两幅图像进行综合处理,从而得到一幅信息更全面的新图像的技术。
与单一、孤立的红外图像或者可见光图像相比,融合后的图像更易识别,能够提供更多的目标信息。
本论文主要研究了基于多尺度分解的红外和可见光图像融合算法。
针对传统融合算法融合后图像模糊、信息不丰富的问题进行研究。
其成果如下:1.针对小波变换在图像处理中的方向选择性有限、几何正则性缺失等缺陷以及Contourlet变换不具有时不变性,选择非下采样Contourlet变换进行融合的操作。
非下采样Contourlet变换能够充分的挖掘图像的方向信息,对于高维图像信息能够实现更稀疏的表示,表现出多尺度、多方向性、平移不变性的优点。
2.针对融合后图像模糊现象,采用非下采样Contourlet变换对图像进行分解,重点分析了低频信息对图像清晰度的影响,提出了自适应的红外和可见光图像融合算法。
该方法兼顾图像低频的变化和均匀程度,在确保图像清晰的基础上保证图像边缘不失真,有效的解决了经典融合算法的对比度较差、失真度高的缺陷。
通过实验验证,相比传统的非下采样Contourlet变换算法熵值...【英文摘要】Infrared and visible image fusion is the technology that integrates information of multiple images by infrared sensors and CCD sensors of the same scene to generatemore complete and accurate description of the scene. The fuse image with more object information is easier to identify.This dissertation mainly aims at the research of infrared and visible light image fusion algorithms based on the multiscale decomposition.In order to solve the issues of existed fusion algorithms which do not take the intrin...【关键词】图像融合非下采样Contourlet变换变化率均匀度目标提取【英文关键词】Image fusion Nonsubsampled contourlet transform Changing rate Uniformity Object extraction【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】红外和可见光图像融合算法的研究摘要2-4ABSTRACT4-5第1章绪论8-17 1.1 图像融合的研究背景和意义8-9 1.2 红外和可见光图像融合的理论基础9-13 1.2.1 红外和可见光图像融合的概念9-10 1.2.2 图像融合的层次划分10-13 1.3 国内外研究现状13-15 1.3.1 国外现状13-14 1.3.2 国内现状14-15 1.4 目前红外和可见光图像融合存在的问题15 1.5 本文研究内容及章节安排15-17第2章图像融合的主要算法及评价指标17-35 2.1 融合技术原理及框架17 2.2 红外成像特点17-19 2.3 常见的图像融合算法分析19-29 2.3.1 空间域融合方法19-23 2.3.2 频域融合方法23-29 2.4 融合结果评价指标29-34 2.4.1 主观评价30-31 2.4.2 客观评价31-34 2.5 本章小结34-35第3章图像多分辨率变换理论35-48 3.1 小波变换在图像处理中的缺陷35-37 3.2 Contourlet 变换37-41 3.2.1 金字塔分解37-39 3.2.2 方向滤波器组39-41 3.2.3 小波变换和Contourlet 变换的比较41 3.3 非下采样Contourlet 变换41-47 3.3.1 非下采样金字塔(NSP)42-44 3.3.2 非下采样方向滤波器组(NSDFB)44-45 3.3.3 结合NSDFB 和NSPFB 获得NSCT45-46 3.3.4 NSCT 和Contourlet 变换的比较46-47 3.4 本章小结47-48第4章基于 NSCT 的自适应红外和可见光图像融合算法48-55 4.1 算法结构48 4.2 算法分析48-50 4.3 融合规则50 4.3.1 低频融合准则50 4.3.2 高频融合准则50 4.4 仿真结果及分析50-54 4.4.1 红外和可见光图像融合实验151-52 4.4.2 红外和可见光图像融合实验252-54 4.4.3 实验结果及分析54 4.5 本章小结54-55第5章基于红外目标提取的图像融合算法55-64 5.1 算法结构55-56 5.2 融合策略56-60 5.2.1 目标提取56-58 5.2.2 目标融合58-59 5.2.3 增加背景信息59-60 5.3 仿真结果及分析60-63 5.3.1 红外和可见光图像融合实验160-61 5.3.2 红外和可见光图像融合实验261-63 5.3.3 实验结果及分析63 5.4 本章小结63-64第6章总结与展望64-66 6.1 总结64 6.2 有待于研究和解决的问题64-66参考文献66-70致谢70-71攻读硕士学位期间的研究成果71。
