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基于平移不变剪切波变换域图像融合算法
被引量：
22
1
作者
刘卫
殷明
+1 位作者
栾静
郭宇
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期496-503,共8页
针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值...
针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的"加权平均"和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好.
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关键词
图像融合
平移不变剪切波变换
奇异值分解
S函数
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职称材料
基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法
被引量：
1
2
作者
才华
陈广秋
+2 位作者
刘广文
耿朕野
杨勇
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期1087-1095,共9页
针对多模态图像的融合问题,提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法,解决了已有融合方法中融合精度较低的问题.该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解;将低频子带系数视为原始...
针对多模态图像的融合问题,提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法,解决了已有融合方法中融合精度较低的问题.该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解;将低频子带系数视为原始观测数据,采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数,将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励,边缘强度作为链接强度,经点火处理和判决选择运算,得到融合高频方向子带系数;最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像.为了验证该融合方法的有效性,对几组不同模态的图像进行对比融合实验.融合图像的主观与客观评价结果表明,该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.
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关键词
平移不
变
不可分离
剪切
波
变换
融合准则
非负矩阵分解
脉冲耦合神经网络
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职称材料
题名
基于平移不变剪切波变换域图像融合算法
被引量：
22
1
作者
刘卫
殷明
栾静
郭宇
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期496-503,共8页
基金
安徽省自然科学基金(No.1308085MA09)
安徽省教育厅重点科研项目(No.KJ2010A282)
+1 种基金
合肥工业大学博士专项科研基金(No.2012HGBZ0653)
国家级大学生创新创业训练计划项目(No.201210359062)资助
文摘
针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的"加权平均"和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好.
关键词
图像融合
平移不变剪切波变换
奇异值分解
S函数
Keywords
Image fusion
Shift-invariant shearlet transform
Singular value decomposition
Sigmoid function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法
被引量：
1
2
作者
才华
陈广秋
刘广文
耿朕野
杨勇
机构
长春理工大学电子信息工程学院
长春理工大学计算机科学技术学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期1087-1095,共9页
基金
教育部留学基金委留学归国人员科研启动基金(批准号:教外师留[第1685号])
吉林省科技发展计划项目(批准号:20130101179JC)
文摘
针对多模态图像的融合问题,提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法,解决了已有融合方法中融合精度较低的问题.该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解;将低频子带系数视为原始观测数据,采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数,将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励,边缘强度作为链接强度,经点火处理和判决选择运算,得到融合高频方向子带系数;最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像.为了验证该融合方法的有效性,对几组不同模态的图像进行对比融合实验.融合图像的主观与客观评价结果表明,该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.
关键词
平移不
变
不可分离
剪切
波
变换
融合准则
非负矩阵分解
脉冲耦合神经网络
Keywords
translation invariance nonseparable shearlet transform
fusion rule
non-negative matrix factorization
pulse coupled neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于平移不变剪切波变换域图像融合算法
刘卫
殷明
栾静
郭宇
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法
才华
陈广秋
刘广文
耿朕野
杨勇
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
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职称材料
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