基于图像质量评价参数的非下采样剪切波域自适应图像融合

基于区域分割和非下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合
算法
刘涛;张登福;何宜宝
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2010(030)010
【摘要】针对基于神经网络分割算法计算复杂、运算量大等问题,提出一种根据单焦距图像聚焦区域和失焦区域局部相对清晰度的不同进行区域分割的多聚焦图像融合算法.该算法有效结合了非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像分解中的多尺度、方向性、各向异性和平移不变性等特点,利用各方向高频分量的聚类来对低频分量进行分割、融合.实验表明该算法是一种有效的多聚焦图像融合方法.
【总页数】3页(P2805-2807)
【作者】刘涛;张登福;何宜宝
【作者单位】空军工程大学,工程学院,西安,710038;空军工程大学,工程学院,西安,710038;空军工程大学,工程学院,西安,710038
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合 [J], 周爱平;梁久祯
2.非下采样Contourlet变换耦合区域特性的多聚焦图像融合算法 [J], 刘栓;刘直良;张权焯
3.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
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;
5.一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法(英文) [J], 张强;郭宝龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于非下采样Contourlet变换的多模态医学图像融合程钢;李玮琳;李丽【摘要】基于非下采样Contourlet变换,对配准后的原始图像进行非下采样Contourlet分解后,采用区域能量比加权法进行低频分量的融合,用平均梯度和局部区域能量相结合的方法来制定高频分量.实验结果证明,本方法可以更多地继承原始图像特征,细节信息更饱满.【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】5页(P248-252)【关键词】医学图像融合;非下采样Contourlet变换;平均梯度;区域能量【作者】程钢;李玮琳;李丽【作者单位】长春工业大学人文信息学院信息工程系,吉林长春130022;长春工业大学机电工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学人文信息学院信息工程系,吉林长春130022;长春工业大学人文信息学院信息工程系,吉林长春130022【正文语种】中文【中图分类】TN911.730 引言进入21世纪以来，随着时代的进步，医疗水平突飞猛进的发展，医学上出现了多种医学影像成像系统，多模态医学图像的产生，提供了多个角度对同一病变部位不同的医学信息。

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging， MRI)有利于显示软组织，可对病灶范围进行分离，但缺少刚性的骨组织作为定位参照。

计算机断层扫描技术(Computed Tomography， CT)可以对病变部位进行准确定位，空间分辨率高，有利于显示骨骼特征，不利于对病灶区域软组织病变的突显。

磁共振血管成像(Magnetic Resonance Angiography， MRA)的侧重点在于可以更直观显示有关血管的各项属性。

图像融合将各种模态的图像信息融合到一起，实现多信息可视化，对医学研究及病灶的治疗都具有广泛的实用价值[1-2]。

小波变换能够对图像实施多尺度、多方向，多分辨率分解，以小波变换理论为基础的图像融合，融合后图像效果更具实用价值，是很多专家学者在医学图像融合方面的研究热点之一。

【中图分类号 】ＴＰ３９１．４１
【文献标识码 】Ａ
【文章编号 】１００５ ２０２Ｘ（２０１６）０５．０４４５ ０６
Ｍ ｕｌｔｉ－－ｍ ｏｄａｌｉｔｙ ｍ ｅｄｉｃａｌ ｉｍ ａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ ｍ ｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｏｎ－－ｓｕｂｓａｍｐｌｅｄ ｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
我们首先对 ｗ Ｔ、ＮＳＣＴ的原理 和特点进行介 绍 ，然 后对 本文 提 出的系 数融合 规则 和融合 流程 进行 说 明 ， 最 后介绍 本 文实验 中融合 图像 质量 的客 观评价 参数 。
１．１ Ｗ Ｔ
ｗＴ的图像融合 ，首 先是对源 图像 进行小波分 解 ，得 到低 频 、水 平 、垂 直 和 对 角方 向 ４个 子 图 ，然后 在 各 分解 层 上针 对 不 同 的频率 分 量 采用 不 同 的融合 规则进行融合处理 ，获得融合 图像 的系数子图 ，最后 再进行逆小波变换得到融合后的图像 。流程如图 １ 所示 ，小波系数的绝对值在一定程度上反映 的是 图 像灰度变化的剧烈程度 ，也就是说 ，绝对值较大的高 频 小 波 系数 表 明 图像 在 该 位 置 处灰 度 变 化 较 剧 烈 ， 可 能对 应着 较强 的边 缘等显 著 细节信 息 。
实现的 ；ｗＰＴｌ９ 不仅对传统 ｗＴ中已经进行分解 的低 ｓｕｂｓａｍｐｌｅｄ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｆｉｌｔｅｒ Ｂａｎ ｋ ｓ，ＮＳＤＦＢ）组 分 解
频信息进行了分解 ，对于传统 ｗＴ中未继续进行分解 两 个 步 骤 ，是 一 种 具 有 平 移 不 变 和 方 向 性 的 多 分辨
第 ３３卷 第 ５期 ２０１６年 ５月
中 国 医学 物 理 学 杂 志
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍ ｅｄｉｃａ ｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ

李 超 ， 李光耀 ， 谭云 兰 ， 徐 祥龙
（ 通信作者 电子 邮箱 ｌ ｉ ｅ ３ ２ １ ＠１ ６ ３ ． ｃ ｏ ｎ） ｒ （ １ ． 同济大学 电子与信息工程学院， 上海 ２ ０ １ ８ ０ ４ ； ２ ． 井冈山大学 电子 与信息工程学院， 江西 井 冈山 ３ ４ ３ ０ ０ ９ ）
Ｌ Ｉ Ｃｈ ａ ｏ ，Ｌ Ｉ Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｙ ａ ｏ ， ＴＡＮ Ｙｕ ｎ ｌ ａ ｎ 一， ＸＵ Ｘｉ ａ ｎ ｇ ｌ ｏ ｎ ｇ （ １ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆＥ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｔ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ ２ ０ １ ８ ０ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｆＥ ｏ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｄ ｎ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｅｅ ｎ ｉ ｒ ｎ ｇ ，Ｊ ｉ ｎ ｇ ｇ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｅｎ ｖ ｉ ｔ ￣Ｊ ｉ ｎ ｇ ｇ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ｎ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ ３ ４ ３ ０ ０ ９ ，Ｃ ｈ ｉ ａ） ｎ
摘
要： 针对非下采样 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ 变换具有 多尺度 分析及 平移 不变的性质 ， 结合计算机 断层成像 （ Ｃ Ｔ） 和核磁共振
（ Ｍ Ｒ Ｉ ） 医学 图像各 自的成像特性 ， 提 出 了基 于非 下采样 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ 变换 和 区域特征 策略 来对低 频、 高频子带进 行融合 的医学图像 融合 方法； 介绍 了图像 融合的评价标准 ， 阐述 了非下采样 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ 变换的原理及 实现 ； 从视 觉效果和客观 数据指标方 面对 融合 图像进行主观评判和数值评价 。下颌 骨 系统 ｃ Ｔ和 ＭＲ Ｉ图像 的融合 实验 结果表 明， 该 方法相对 于小波 变换和 Ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｌ ｅ ｔ 变换 方法 ， 可有效综合这 两种断层 图像 的有 效信 息和 细节信息 ， 融合后 图像 具有更优 的视 觉

基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强吕笃良;贾振红;杨杰;Nikola KASABOV【摘要】针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与引导滤波相结合的遥感图像增强算法.首先,原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分.然后,对低频子带进行线性增强,提高整体对比度;采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声,再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强,提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力.最后,对两部分子带进行NSST反变换,得到增强后的图像.实验结果表明,与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比,该算法的图像信息熵、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都有一定的提升,能明显地改善图像视觉效果,使得图像纹理更加清晰.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2016(036)010【总页数】5页(P2880-2884)【关键词】遥感图像;图像增强;非下采样Shearlet变换;自适应阈值去噪;引导滤波【作者】吕笃良;贾振红;杨杰;Nikola KASABOV【作者单位】新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200240;奥克兰理工大学知识工程与发现研究所,新西兰奥克兰1020【正文语种】中文【中图分类】TP751;TP391.41遥感图像是一种记录地貌特征及地物信息的特殊图像,在农业、林业、地质、海洋、气象、水文、军事、环保等领域得到广泛的应用[1]。

由于遥感图像在接收、传输过程中,容易受到传感器、天气、噪声以及其他因素的影响,遥感图像存在视觉效果较差、图像不清晰、细节丢失等问题，因此对遥感图像进行其他处理和应用研究之前,必须先进行增强预处理。

基于非下采样轮廓波的多源图像融合
李红;吴粉侠;于亚龙;李功玉
【期刊名称】《航空计算技术》
【年(卷),期】2013(043)005
【摘要】利用非下采样轮廓波(NSCT)对源图像进行多尺度、多方向分解,对分解后的低频子带系数采用区域能量的融合规则,对高频子带系数采用基于领域方差加权平均的融合规则,对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,在主观视觉和客观评价指标上均优于其他对比方法.
【总页数】3页(P49-51)
【作者】李红;吴粉侠;于亚龙;李功玉
【作者单位】咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000;咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000;咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000;咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.基于内容增强的非下采样轮廓波图像融合方法 [J], 冯福存;常莉红
2.基于非下采样轮廓波变换的CT和MR图像融合改进算法研究 [J], 卫志娇;王蒙;董相利;朱红
3.基于非下采样轮廓波变换的中子/X射线图像融合算法研究 [J], 贺林峰;张晓敏;武梅梅;林强;袁石磊;刘晓光;杨民
4.基于非下采样轮廓波的红外与可见光图像融合 [J], 王雪梅;陈立;汪君;王琴
5.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 [J], 丁贵鹏;陶钢;李英超;庞春桥;王小峰;段桂茹
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

ｍａｃ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅａ ｔ ｉ ｄ ｘｏ ａ ｈ ｏｈ ｒ ｎ ｅ ｅｍａ ｃ ｅ ｅ ｉｎ ｕｄ ｂ ｕ ｅ ｎ ｅ ｈ ｕ ｅ ｏ ｎ ｒｙ ｍａ — ｔｈ ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈ ｃ ｉ ｔ ｉ ｅ ｆ ｃ ｔ ｅ ，ａ ｄ ｔ ｎ ｔ ｔｈ ｄ ｒ ｇｏ ｓ ｖｙｎ ｅ ｈ ｈ ｗｏ ｌ ｅｆ ｓ ｄｕ ｄ ｒｔ ｅｒ ｌ ｆ ｅ ｇ ｘ ｅ
形态 Ｈａ ａｒ小波分 解成 高频 子 带和低 频子 带 ， 对低 频子 带 图像 直接 按 绝对值 最 大的规 则进行 融 合 ， 各 高频 子 带 对
图 像 则 先 进 行 区 域 分 割 ， 分 割 的 区域 根 据 其 活 跃 度 指 数 进 行 匹 配 ， 对 相 匹 配 的 区域 按 能 量 最 大 规 则 进 行 融 对 再
曹义亲。 雷章 明 黄晓生 ， ，
（ 东交通 大学 ａ 软 件 学院 ；ｂ 信 息 工程 学院 ，南 昌 ３ ０ １ ） 华 ． ． ３ ０ ３ 摘 要 ：提 出 了基 于 区域 的 非下采 样形 态小波 医学 图像 融合 算 法。 该 算 法首 先将 待 融 合 的 图像 进行 非 下 采样
点。
关 键词 ：非 下采样 ；形 态小 波变换 ；图像 融合
中图分类 号 ：Ｔ ３ １ ４ Ｐ９ ．１
文 献标 志码 ：Ａ
文章 编号 ：１ ０ — ６ ５ ２ １ ） ６ ２ ７ — ３ ０ １３９ （０２ ０ ．３９０
ｄｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １０ ．６ ５ ２ １ ．６ １ １ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ．０ １３ ９ ．０ ２ ０ ． ０ ｓ
Ｒｅ ｉｎ— ａ ຫໍສະໝຸດ ｌｏｉｈ ｆ ｒｎ ｎ－ａ ｌｎ ｒ ｈ ｌｇｃ ｌ ｇｏ － ｓ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｏ － ｍｐ ｉｇ ｍｏ ｐ ｏ ｏ ｉａ ｂ ｓ ｗａ ｅｅ ｄ ｃ ｌｉ ｇ ｕ ｉｎ ｖ ｌｔｍｅ ｉａ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ

基于非下采样变换的多源图像融合算法研究陈小林王延杰（中国科学院长春光机与物理所，长春市东南湖大路3888号）摘要：目的：针对红外与可见光图像的融合。

方法：提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法。

并针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于红外图像与可见光图像物理特征的加权平均系数选择方案和基于区域能量匹配的系数选择方案。

即对低频子带系数和各带通方向子带系数提出了低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。

结果：实验结果表明，相对于基于像素的图像融合算法，本文的图像融合算法具有更高的融合性能。

结论：非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度，是一种更适合图像融合的MGA工具。

关键词：图像融合多尺度几何分析非下采样Contourlet变换区域能量匹配中图分类号：TP2 文献标识码：ADesign of forest fire detection system based on embedded processing platformChen Xiaolin Wang Yanjie（Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences）Abstract：Purpose：The purpose is the fusion of infrared and visible images. Method: Based on the nonsubsampled contourlet transform, a algorithm for are proposed. in which a ‘weighted averaging’scheme based on the physical features of infrared and visible images and a selection principle based on the local energy matching are presented for the low frequency subband coefficients and the high frequency subband coefficients respectively. The algorithm different fusion rules for the target regions and the background regions are discussed thoroughly. Especially, when merging the background regions, a region salience measure based on the region directional entropy or region energy is employed according to the structure similarity of the corresponding regions between the infrared image and the visible image. Result:Experimental results show that this algorithm has higher fusion performance, relative to the image fusion algorithm based on pixel. Conclusion: The sampling Contourlet transform has under rapid speed, that is a more suitable for image fusion MGA tools.Key words：Image fusion Multiscale geometric analysis Nonsubsampled contourlet transform Regional energy matching1 引言图像融合就是综合处理多源图像和图像序列的技术，将来自不同数据源的多特征图像进行合并，从而得到一个包含被测物体信息更完整的图像，使融合结果图像更适合人的视觉和计算机视觉，或者更适合进一步的计算机图像处理(如图像分割、特征提取、场景监视、目标识别及目标检测等等)的需要[1]。

一种基于非下采样剪切波变换的医学图像配准方法刘益含;闫德勤;王洪东【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】针对经典弹性配准方法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足的问题进行了研究，提出一种基于非下采样剪切波变换（NSSTR）的医学图像配准方法。

利用剪切波能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势，先用该算法对医学图像作非下采样剪切波变换，得到各尺度、方向子带的剪切系数，然后对高频、低频的变换图像分别使用不同的配准方法，最后统一到变化网格上得到最终配准图像。

实验结果表明，本方法与传统方法相比，不仅具有配准精度高、鲁棒性好的特点，而且计算效率更高。

%The computational complexity of medical imaging and insufficient direction information are the drawbacks of classi-cal elastic registration methods.Based on the study for the problem,this paper proposed a new medical image registration algo-rithm based on non-subsampled shearlet transform(NSSTR).In the method,it used the privilege that shearlet could locate each scale,direction and position.Firstly,the algorithm used non-subsampled shearlet transform on medical image to obtain scale,di-rection of subband shear coefficient,then adopted different registration methods for high frequency and low frequency images respectively.Finally,the algorithm got changing grid and registration image.Experiments show that the new proposed method outperformstraditional methods in the aspect of registration precision and robustness.Especially the algorithm is with higher computational efficiency.【总页数】3页(P1586-1588)【作者】刘益含;闫德勤;王洪东【作者单位】辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连 116081;辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连 116081;辽宁师范大学计算机与信息技术学院，辽宁大连 116081【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值去噪方法 [J], 黄宇达;魏霞;王迤冉;孙涛2.一种基于非下采样Contourlet变换的子带自适应阈值去噪方法 [J], 杨鹏3.一种基于非下采样Contourlet变换的自适应水印方法 [J], 刘大瑾;叶建兵4.基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法 [J], 邢雅琼;王晓丹;梁兵杰;秦卓5.基于非下采样剪切波变换的多聚焦图像融合新方法 [J], 张翠英因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于非抽样剪切波的加权区域图像融合李隆;傅依柳;柴昱洲;陈霄鹏;高当丽;屈子杰【摘要】以提升遥感图像和多聚焦图像的融合精度为目的,结合非下采样剪切波变换(NSST)可以捕捉图像的细节特征,提出了一种NSST和加权区域特性的图像融合方法.利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带和高频子带,低频子带系数采用改进梯度投影的非负矩阵分解(NMF),高频子带系数采用加权区域能量和区域方差相结合的融合策略,然后应用非下采样剪切波的逆变换得到融合的图像.实验结果表明:该方法从主观视觉方面很好地保留了多幅图像的有用信息,给出该方法与其他融合算法在客观评价指标应用信息熵EN、互信息MI和加权边缘信息量QAB/F的比较结果.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2015(036)005【总页数】7页(P735-741)【关键词】非抽样剪切波变换;非负矩阵分解;融合策略;加权区域能量【作者】李隆;傅依柳;柴昱洲;陈霄鹏;高当丽;屈子杰【作者单位】西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055;贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055【正文语种】中文【中图分类】TN911.73引言图像融合是将两幅或两幅以上的源图像组合成一幅包含源图像显著信息的复合图像。

一般来说图像融合的目的就是提取源图像中的有用信息，并将其结合、保留到融合图像中。

对于不同的应用场合、不同的图像源，其融合策略也不尽相同。

20世纪90年代开始，随着小波理论的产生和不断完善，这种具有良好时频定位特性的方法在图像融合领域得到了极为广泛的应用，从而开启了多尺度分解应用于图像融合的大门。

然而小波变换只能捕捉水平、垂直和对角3个方向的信息，具有较差的方向性。

差低 于 阈值 时 ， 用 基 于 变化 率 的 融 合 规 则 。对 于 高 频 部 分 则 采 用 高 频 系数 对 比 度 的 处 理 策略 。通 过 熵 、 对 误 差和 采 相
清晰度对实验 结果进行 了评 价， 结果表 明， 于非向下采样 ｃｎｏ ｒ ｔ 自适应融合算法取得 了良好 的融合效果。 基 ｏ ｔｕｌ 的 ｅ
ｔｒ ｆ ｓ ｎ ｐ ｒｏ ａ ｃ ． ｅ ｕ ｉ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｍ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｉ ｇ ｕ ｉｎ， Ｃ ， ａ ｇ ｎ ａ ｅ Ｕｎ ｆ ｒ ｉ Ｃｏ ｔａ ｔ ｙ ｒ ｓ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ＮＳ Ｔ Ｃｈ ｎ ｉ ｇ ｒ ｔ ， ｉ ｍ ｔ ｏ ｙ， ｎ ｒ ｓ
ｗｅ ｅ ｆ ｓ ｄ ｂ ｈ ｏ ｆ ｅ ｕ ｎ ｙ ｃ ａ ｇ ｎ ａ ｅ ａ ｄ ｕ ｉ ｒ ｉｙ Ｗ ｈ ｎ ｔ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ａ ｅｄ ｆｅ ｅ ｃ ｅ ｗｅ ｎ ｔ ｅ ｌ ｗ－ｒ — ｒ ｕ ｅ ｙ ｔ ｅ ｌｗ－ｒ ｑ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｇ ｒ ｔ ｎ ｎ ｆ ｍ ｔ ． ｏ ｅ ｈ ｈ ｎ ｉｇ ｒ ｔ ｉ ｒ ｎ ｅ ｂ ｔ ｅ ｈ ｏ ｆ ｅ ｆ
ｃ ｎｏ ｒｅ ｒｎ ｆｒｎ ｗｅ ｅｄｓｕ ｓｄ Ａｆｅ ｈ ｒ ｉａ ｍａ ｅ ｒ ｅｏ ｏ ｅ ｙ ＮＳ ｏ ｔ ｕ ｌｔｔａ ｓｏ Ｉ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ． ｔｒｔ ｅｏ ｉ ｎ ｌｉ ｇ ｓｗｅ ｅｄ ｃ ｍｐ ｓｄ ｂ ＣＴ，ｈ ｏ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｉ ｇ ｓ ｇ ｔ ｅ ｌｗ－ｒｑ ｅ ｃ ｍａ ｅ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｏｓ ｌｅｔ ｅｆ ｚｙｐ ｅ ｏ ｎ ｎｏ ｕ ｉｎ ｉ ｇ ｓ ａ ｄ ｐ ｉｅｉ ｇ ｕ ｉｎａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎｎ ｎ ｕ ｓｍ ｐｅ ｓｒ ｃ ｏｖ ｈ ｕ ｚ ｈ ｎ ｍｅ ｏ ｆ ｓｏ ｆ ｍａ ｅ ，ｎ ａ ａ ｔ ｖ ｍａ ｅｆ ｓｏ ｌｏ ｉ ｈ ｂ ｓｄｏ ｏ ｓ ｂ ａ ｌｄ ｃｎ ｏ ｒｅ ｒ ｎ ｆｒ ＮＳ Ｔ） ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｔｈ ｏ ｄ ｐ ｏ ｅｔｅ ｆｔ ｅ ｃ ｎ ｏ ｒｅ ｒｎ ｆ ｒ ｎ ｈ ｏ ｓ ｂ ａ ｌｄ ｏ ｔ ｕ ｌｔｔａ ｓｏ ｍ（ Ｃ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ． ｅ ｇ ｏ ｒｐ ｒｉｓｏ ｈ ｏ ｔｕ ｌｔｔａ ｓｏ ｍ ａ ｄ ｔｅ ｎ ｎ ｕ ｓｍｐ ｅ

基于非下采样剪切波变换的多聚焦图像融合新方法作者：张翠英来源：《电脑知识与技术》2019年第21期摘要：为提高融合图像的清晰度，提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的多聚焦图像融合新方法。

首先，对待融合的两幅源图像采用非下采样剪切波变换，获得低频子带系数和一系列的高频子带系数。

然后对低频子带系数采用基于高阶奇异值分解（HOSVD）的融合策略，通过对低频子带进行HOSVD分解，利用Sigmoid函数得到融合低频系数;对高频子带系数采用区域特征选择的融合策略，通过对比区域能量和对比区域方差的差异来确定融合的高频系数。

最后，通过NSST逆变换得到融合图像。

实验结果表明，该方法能够更好地保留图像的边缘细节信息，在视觉效果和客观指标评价上均优于对比方法。

关键词：多聚焦图像;图像融合;NSST;HOSVD;区域特征中图分类号：TP319; ; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）21-0193-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 引言由于受到光学成像设备的限制，难以获得一幅同一场景内所有目标均清晰的图像。

利用多聚焦图像融合技术可以得到场景内所有目标均清晰的图像。

多聚焦图像融合是指通过把来自两个或多个传感器的同一场景图像综合起来，以获得更全面的场景信息。

融合的图像清晰度更高，更有利于计算机进行目标识别或检测等进一步处理。

目前多聚焦图像融合在计算机视觉、远程遥感、医学图像分析等领域均有广泛的应用[1]。

就目前的研究现状来看，多聚焦图像融合方法主要分为两大类：基于空间域的多聚焦图像融合方法和基于变换域的多聚焦图像融合方法。

基于空间域的多聚焦图像融合方法有加权平均，PCA变换等。

这类方法计算速度快、耗时短，但是融合结果会出现伪Gibbs效应。

基于变换域的融合方法能够更有效地提取图像的细节信息。

常用的变换工具有拉普拉斯金字塔变换、小波变换[2]、轮廓波变换[3]、剪切波变换[4]等。

基于非向下采样contourlet的自适应图像融合算法张海朝;张芳芳;孙士保;王亚涛【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2010(037)008【摘要】针对融合后图像模糊现象,提出一种基于非向下采样contourlet的自适应图像融合算法.分析了轮廓波变换和非抽样轮廓波变换的原理,采用非向下采样contourlet对图像进行分解,依据低频变化设置阈值来调节低频变化率和均匀度在决策规则中所占的比例.当低频变化率之差高于阈值时,采用基于均匀度的融合规则;当低频变化率之差低于阈值时,采用基于变化率的融合规则.对于高频部分则采用高频系数对比度的处理策略.通过熵、相对误差和清晰度对实验结果进行了评价,结果表明,基于非向下采样contourlet的自适应融合算法取得了良好的融合效果.【总页数】4页(P262-265)【作者】张海朝;张芳芳;孙士保;王亚涛【作者单位】河南科技大学电子信息工程学院,洛阳471003;河南科技大学电子信息工程学院,洛阳471003;河南科技大学电子信息工程学院,洛阳471003;河南科技大学电子信息工程学院,洛阳471003【正文语种】中文【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变换的自适应图像融合算法 [J], 郭雷;刘坤3.基于非亚采样Contourlet和SWT的多光谱图像和全色图像的融合算法 [J], 时海亮;方敏;梁锦锦4.一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法 [J], 张强;郭宝龙5.基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像自适应融合算法 [J], 翟军涛;那彦;孟捷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

结合深度学习的非下采样剪切波遥感图像融合陈清江;李毅;柴昱洲【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2018(039)005【摘要】遥感图像融合是指将不同传感器得到的具有不同观测特性的图像信息有选择、有策略地结合起来,以得到具有更优观测特性的新图像的方法.提出一种深度学习结合非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合算法,利用改进的超分辨率重建网络对多光谱图像(MS)进行空间分辨率增强,全色图像(PAN)参考重建后的多光谱图像的每个分量进行直方图匹配.将对应通道的图像进行NSST变换,分别得到低频子带和若干高频子带.低频子带通过使用基于梯度域的自适应加权平均规则来获得低频融合系数,高频子带采用局部空间频率最大值规则来获得高频融合系数,最后经逆NSST变换重构获得融合图像.对不同数据集中的City和Inland多光谱图像采用双三次插值方法进行上采样,作者提出算法的通用图像质量指数(UIQI)分别为0.988 6和0.932 1,光谱角映射(SAM)分别为1.872 1和2.143 2.实验结果表明,图像结构更加清晰,保存的光谱信息更加完整,融合图像质量优于对比算法,融合图像更利于人类视觉观察.【总页数】12页(P655-666)【作者】陈清江;李毅;柴昱洲【作者单位】西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055;空间电子信息技术研究院,陕西西安710000【正文语种】中文【中图分类】TN911.73;TP391.4【相关文献】1.结合区域特性的非下采样剪切波图像融合 [J], 周岩;王雪瑞2.基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强 [J], 吕笃良;贾振红;杨杰;Nikola KASABOV3.一种结合奇异值分解的非下采样剪切波数字水印算法 [J], 杨健;梁凤梅;范帅帅4.非下采样 Contourlet 变换和脉冲耦合神经网络相结合的遥感图像融合方法 [J], 鲍程辉;贺新光;蒋卫国5.结合自适应PCNN的非下采样剪切波遥感影像融合 [J], 成飞飞;付志涛;黄亮;陈朋弟;黄琨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于非抽样剪切波变换的遥感图像融合方法高国荣;许录平;冯冬竹【摘要】提出了一种基于Mean-shift分割和非抽样剪切波变换(NSST)的多光谱与高分辨率全色图像融合方法.对高分辨率图像进行Mean-shift分割,并利用区域方差将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要光谱特征保持的区域;然后利用NSST变换对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度分解.分解后的低频子带采用基于四阶相关系数的融合规则进行融合,带通方向子带根据分割所得的区域按区域方差进行融合;最后进行NSST重构得到融合后的强度分量,经IHS 逆变换获得高分辨率的多光谱图像.仿真实验表明,与其他4种相关的融合方法相比,该方法能在空间分辨率的提高与光谱信息的保持之间达到良好的平衡,使得融合图像不仅具有较好的光谱保持特性,而且其空间分辨率也能得到有效提高.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2013(044)012【总页数】6页(P221-226)【关键词】多光谱图像;非抽样剪切波变换;融合【作者】高国荣;许录平;冯冬竹【作者单位】西安电子科技大学电子工程学院,西安710071;西北农林科技大学理学院,陕西杨凌712100;西安电子科技大学电子工程学院,西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,西安710071【正文语种】中文【中图分类】TP391引言高空间分辨率全色图像(PAN)与多光谱图像(MS)是由不同成像系统获得的、分别具有较高空间分辨率和较高光谱分辨率的图像。

全色图像反映了目标场景的空间结构信息，能详尽地表达地物的细节特征，可以准确地获得目标的细节信息，但光谱信息缺失;多光谱图像具有丰富的光谱信息，有利于对地物的识别与解译，可以方便地辨识不同的地物，但其空间分辨率较低。

图像融合技术可以将全色图像与多光谱图像间的互补信息有机地结合起来，从而获得具有较高空间分辨率和光谱分辨率的图像，在尽可能保留多光谱图像光谱特性的前提下，有效提高图像的空间细节表现能力，在土地利用调查、城区识别和森林资源调查等遥感应用领域中有着广泛的应用［1］。

基于改进的非下采样剪切波变换多聚焦图像融合技术的研究刘明君;董增寿;张凤珍
【期刊名称】《仪表技术与传感器》
【年(卷),期】2017(000)009
【摘要】针对多聚焦图像融合的具体问题,文中提出一种基于改进的非下采样剪切波变换(NSST)的图像融合方法.NSST变换更加有利于保持图像的边缘和轮廓信息,同时保持了图像的平移不变性.在对原图像进行多尺度几何变换后,针对图像融合过程中源图像不同清晰指标,采用改进的绝对值取大的融合规则处理经过多尺度几何变换后的高频系数;采用基于区域加权的拉普拉斯能量和的方式处理低频系数,将得到的高、低频系数经过NSST逆变换最终得到融合图像,实验结果表明,对于多聚焦图像融合,文中提出的算法,不仅在主观视觉方面获得了良好的效果,而且在客观评价标准方面也优于传统的多聚焦融合算法.
【总页数】4页(P114-117)
【作者】刘明君;董增寿;张凤珍
【作者单位】忻州师范学院电子系,山西忻州 034000;太原科技大学电子信息学院,山西太原 030024;北京交通大学信息科学研究所,北京,100044
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73;TN911.6
【相关文献】
1.基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法 [J], 邢雅琼;王晓丹;梁兵杰;秦卓
2.基于改进的双边滤波与非下采样剪切波变换的图像去噪 [J], 荆方;刘增力
3.基于CNN的非下采样剪切波域多聚焦图像融合 [J], 刘帅奇;王洁;安彦玲;李子奇;胡绍海;王文峰
4.基于非下采样剪切波变换的多聚焦图像融合新方法 [J], 张翠英
5.基于PCANet的非下采样剪切波域多聚焦图像融合 [J], 黄晓生;徐静
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。