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基于改进拉普拉斯能量和的快速图像融合 被引量:19
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作者 孙晓龙 王正勇 +2 位作者 符耀庆 易云 何小海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期193-197,共5页
为了得到优质的融合图像,提出了一种改进的拉普拉斯能量和(New Sum of Modified Laplacian,NSML)多聚焦图像融合算法。该算法在传统SML计算每个像素点的变步长拉普拉斯算子值仅有的水平和垂直方向的基础上,增加了斜对角线上的四个方向... 为了得到优质的融合图像,提出了一种改进的拉普拉斯能量和(New Sum of Modified Laplacian,NSML)多聚焦图像融合算法。该算法在传统SML计算每个像素点的变步长拉普拉斯算子值仅有的水平和垂直方向的基础上,增加了斜对角线上的四个方向。同时通过分析NSML算法的计算过程,发现存在大量的重复计算,从而提出了基于积分图像的快速NSML图像融合方法。该方法通过简化NSML的计算过程,大大减少了图像融合处理过程消耗的时间,提高了图像融合的效率。实验结果表明,快速NSML方法在达到极佳融合图像质量的同时,提升了算法的实时性。 展开更多
关键词 图像融合 改进拉普拉斯能量 空间域 一致性校验 积分图像
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关于图的拉普拉斯能量的若干结果(英文) 被引量:1
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作者 刘颖 吴宝丰 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期10-16,共7页
研究图的拉普拉斯能量和拉普拉斯矩阵的奇异值之间的关系。确定了图的拉普拉斯能量的界,以及边和点的去除对能量值的影响。所得结果可用于研究理论化学中的分子能量。
关键词 拉普拉斯特征值 拉普拉斯能量 奇异值
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一些图的拟拉普拉斯能量和基尔霍夫指标(英文) 被引量:1
3
作者 王维忠 周琨强 刘家保 《应用数学》 CSCD 北大核心 2017年第4期819-827,共9页
G是具有拉普拉斯特征值μ1≥μ2≥···≥μn=0的的n阶连通图.G的拟拉普拉斯能量和基尔霍夫指标分别定义为LEL=∑n-1i=1√μi和Kf=n∑n-1i=11/μi.本文研究半正则图的线图及正则图细分图的线图,给出这两类图的拟拉普拉斯... G是具有拉普拉斯特征值μ1≥μ2≥···≥μn=0的的n阶连通图.G的拟拉普拉斯能量和基尔霍夫指标分别定义为LEL=∑n-1i=1√μi和Kf=n∑n-1i=11/μi.本文研究半正则图的线图及正则图细分图的线图,给出这两类图的拟拉普拉斯能量和基尔霍夫指标的界,同时获得它们的基尔霍夫指标公式. 展开更多
关键词 半正则图 拉普拉斯能量 基尔霍夫指标 线图
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利用拉普拉斯能量和CNN的多聚焦图像融合方法 被引量:7
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作者 翟浩 庄毅 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期137-147,共11页
多聚焦图像融合技术的目的是生成一幅全聚焦图像.所谓全聚焦图像,就是将不同源图像的清晰区域集成到一幅单一的图像中.传统的图像融合方法通常存在块伪影、人造边、晕轮效果、振铃效果以及对比度下降等问题.对此,本文提出了一种利用拉... 多聚焦图像融合技术的目的是生成一幅全聚焦图像.所谓全聚焦图像,就是将不同源图像的清晰区域集成到一幅单一的图像中.传统的图像融合方法通常存在块伪影、人造边、晕轮效果、振铃效果以及对比度下降等问题.对此,本文提出了一种利用拉普拉斯能量和CNN的多聚焦图像融合方法.使用拉普拉斯能量算子可以有效的提取源图像的聚焦信息,而训练后的卷积神经网络模型从聚焦信息图中提取的聚焦特征可以有效的进行聚焦子块和离焦子块的区分.训练后的卷积神经网络模型不仅具有很好的提取活跃窗口相对聚焦度的能力,而且可以获得精的分割边界.在经过多轮训练后,卷积神经网络模型可以很好的在源图像和分值图之间建立一种有效的映射,这对于生成一幅精准的聚焦图至关重要.采用二值分割和小区域滤波技术来对聚焦图进行进一步的修正,获得用于融合的最终决策图.最后,根据最终决策图提供的权值,对多幅源图像进行融合形成最终的融合图像.实验结果表明,无论从视觉效果还是从定量评价方面,提出的方法均优于目前已有的其它融合方法. 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 拉普拉斯能量 CNN 深度学习 聚焦度量
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基于拉普拉斯能量相对熵的航路网络节点重要性评估分析 被引量:3
5
作者 任广建 张明 郭宇帅 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期76-85,共10页
航路是空域中具有一定宽度的空中通道,多条航路相互交织构成复杂航路网络模型.基于拉普拉斯能量和相对熵理论,提出一种评估航路点在航路网络中重要性的方法.以北京、上海和广州的实际数据为基础,构建航路网络模型.将所提方法用于评估航... 航路是空域中具有一定宽度的空中通道,多条航路相互交织构成复杂航路网络模型.基于拉普拉斯能量和相对熵理论,提出一种评估航路点在航路网络中重要性的方法.以北京、上海和广州的实际数据为基础,构建航路网络模型.将所提方法用于评估航路网络节点重要性,分别通过SIR模拟、肯德尔系数以及网络鲁棒性分析,来验证所提中心性理论的有效性和适用性.研究结果表明:该方法稳定可靠,并可为优化航路结构、减少空域拥堵提供一定的理论参考. 展开更多
关键词 航路 节点重要性 拉普拉斯能量 相对熵 复杂网络
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基于拉普拉斯能量的低质量手写体文档图像二值化 被引量:3
6
作者 冯炎 陈汝真 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第26期10835-10839,共5页
文档图像二值化是文档分析与识别中的一个重要环节。针对低质量手写体文档图像提出了一种二值化算法,算法首先对文档进行相位保持降噪并计算背景修复模板,然后用图像修复算法和形态学闭运算估计文档背景,用背景补偿算法提高文档对比度,... 文档图像二值化是文档分析与识别中的一个重要环节。针对低质量手写体文档图像提出了一种二值化算法,算法首先对文档进行相位保持降噪并计算背景修复模板,然后用图像修复算法和形态学闭运算估计文档背景,用背景补偿算法提高文档对比度,接着用背景补偿后的文档图像构造拉普拉斯(Laplacian)能量,最后采用图割算法求得最终二值化结果。实验结果表明,所构造的拉普拉斯能量能够较准确地区分文字和背景,所提二值化算法在DIBCO2018数据集中的实验结果优于同类算法。 展开更多
关键词 文档图像 二值化 拉普拉斯能量 图割算法
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用于HVS的拉普拉斯金字塔变换图像融合研究 被引量:7
7
作者 王佳慧 武静 +1 位作者 张川 曹行健 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期77-80,91,共5页
平视视景系统(HVS)融合了增强视景系统(EVS)和合成视景系统(SVS),在飞机近陆运行阶段,为飞行员提供实时外景信息,提高飞行安全。提出了一种用于HVS的图像融合方法:首先将源图像进行拉普拉斯金字塔变换,然后对高频层采用绝对值取大的方... 平视视景系统(HVS)融合了增强视景系统(EVS)和合成视景系统(SVS),在飞机近陆运行阶段,为飞行员提供实时外景信息,提高飞行安全。提出了一种用于HVS的图像融合方法:首先将源图像进行拉普拉斯金字塔变换,然后对高频层采用绝对值取大的方法进行融合,低频层采用区域能量与改进的区域平均梯度相结合的方法进行融合,最后进行拉普拉斯反变换得到最终融合图像。实验表明该方法用于EVS与SVS图像的融合时具有良好的融合效果。 展开更多
关键词 图像融合 拉普拉斯金字塔 区域能量
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基于一种新分解框架结合局部拉普拉斯滤波的医学图像融合 被引量:2
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作者 孟令玉 聂仁灿 +2 位作者 周冬明 贺康建 何敏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A02期306-309,共4页
针对局部拉普拉斯多尺度分解复杂性,提出基于一种新分解框架结合局部拉布拉斯滤波的医学图像融合算法。首先,对待融合的源图像用新的分解框架分解为高频部分和低频部分;然后,高频部分用感兴趣信息进行融合,低频部分再次用局部拉普拉斯... 针对局部拉普拉斯多尺度分解复杂性,提出基于一种新分解框架结合局部拉布拉斯滤波的医学图像融合算法。首先,对待融合的源图像用新的分解框架分解为高频部分和低频部分;然后,高频部分用感兴趣信息进行融合,低频部分再次用局部拉普拉斯滤波进行分解,分解得到的高低频部分分别采用感兴趣信息和局部能量最大值进行融合;其次,用逆局部拉普拉斯得到重构图像;最后,将重构图像和高频融合部分采用一定的加法运算得到最终图像。实验结果表明,与离散余弦谐波小波变换(DCHWT)等算法相比,该算法空间频率提升14. 46%,边缘信息提升12. 93%,对于提高临床诊断的准确率具有一定的价值。 展开更多
关键词 多尺度分解 分解框架 局部拉普拉斯滤波 图像融合 局部能量
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给定直径和悬挂点数的树的拉普拉斯系数 被引量:1
9
作者 谭尚旺 王奇龙 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期186-190,共5页
令φ(T,λ)=∑nk=0(-1)kck(T)λn-k是一个n点树T的拉普拉斯矩阵的特征多项式。熟知,cn-2(T)和cn-3(T)分别等于T的维纳指标和修改超维纳指标。应用图的变换,确定给定直径和悬挂点数的树中所有拉普拉斯系数ck(T)最小的树。特别是确定了一... 令φ(T,λ)=∑nk=0(-1)kck(T)λn-k是一个n点树T的拉普拉斯矩阵的特征多项式。熟知,cn-2(T)和cn-3(T)分别等于T的维纳指标和修改超维纳指标。应用图的变换,确定给定直径和悬挂点数的树中所有拉普拉斯系数ck(T)最小的树。特别是确定了一些具有极端维纳指标、修改超维纳指标和Laplacian-like能量的树。 展开更多
关键词 拉普拉斯系数 维纳指标 Laplacian—like能量 悬挂点
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基于NSCT结合显著图与区域能量的红外与可见光图像融合 被引量:2
10
作者 牛振华 邢延超 +1 位作者 林英超 王晨轩 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期84-93,共10页
针对传统的红外与可见光图像融合出现的清晰度和对比度偏低,目标不够突出的问题,本文提出了一种基于Non-subsampledContourlet(NSCT)变换结合显著图与区域能量的融合方法。首先,使用改进的频率调谐(Frequency-tuned,FT)方法求出红外图... 针对传统的红外与可见光图像融合出现的清晰度和对比度偏低,目标不够突出的问题,本文提出了一种基于Non-subsampledContourlet(NSCT)变换结合显著图与区域能量的融合方法。首先,使用改进的频率调谐(Frequency-tuned,FT)方法求出红外图像显著图并归一化得到显著图权重,单尺度Retinex(Single-scale Retinex,SSR)处理可见光图像。其次,使用NSCT分解红外与可见光图像,并基于归一化显著图与区域能量设计新的融和权重来指导低频系数融合,解决了区域能量自适应加权容易引入噪声的问题;采用改进的“加权拉普拉斯能量和”指导高频系数融合。最后,通过逆NSCT变换求出融合图像。本文方法与7种经典方法在6组图像中进行对比实验,在信息熵、互信息、平均梯度和标准差指标中最优,在空间频率中第一组图像为次优,其余图像均为最优结果。融合图像信息量丰富、清晰度高、对比度高并且亮度适中易于人眼观察,验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 图像融合 Non-subsampled Contourlet变换 区域能量自适应加权 拉普拉斯能量
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基于CSR和能量特征的红外与可见光图像融合 被引量:6
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作者 王昭 杜庆治 +2 位作者 龙华 邵玉斌 彭艺 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1088-1096,共9页
传统稀疏表示(SR)分块处理策略降低了图像连续性,使得特征信息损失严重。因此,提出了基于卷积稀疏表示(CSR)和能量特征的红外与可见光图像融合算法。该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子带分解成低频基础分量和细节特征分量,使用... 传统稀疏表示(SR)分块处理策略降低了图像连续性,使得特征信息损失严重。因此,提出了基于卷积稀疏表示(CSR)和能量特征的红外与可见光图像融合算法。该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子带分解成低频基础分量和细节特征分量,使用局部拉普拉斯能量法(LLE)和卷积稀疏表示分别进行融合,获得低频子带融合图像。同时,根据底层视觉特征构建新活性度量方法来融合高频子带,最后对高、低频部分进行NSCT反变换重建。实验结果表明:该算法有效结合了源图像的边缘纹理信息,在主观和客观评价上皆优于现有的大部分算法。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样轮廓波变换 局部拉普拉斯能量 卷积稀疏表示
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边界能量图研究的综述
12
作者 邓波 李学良 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第1期3-11,共9页
图G的能量ε(G)定义为其邻接矩阵特征根的绝对值之和.设G是一个具有n个顶点的图,如果G的能量值等于n个顶点的完全图的能量值2(n-1),则称图G为边界能量图.介绍了近年来关于边界能量图研究方面的主要结果.
关键词 图的特征根 能量 边界能量 拉普拉斯能量
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考虑局部特征的无人机集群关键节点识别方法
13
作者 石成泷 华翔 +3 位作者 王东 张金金 蒋天启 党元章 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2824-2833,共10页
针对无人机集群关键节点识别方法注重网络全局,忽略节点与其局部特征之间关联性的问题,提出一种考虑局部特征的无人机集群关键节点识别方法。基于复杂网络理论构建无人机集群网络模型;引入拉普拉斯能量评估两跳范围内节点的重要程度,结... 针对无人机集群关键节点识别方法注重网络全局,忽略节点与其局部特征之间关联性的问题,提出一种考虑局部特征的无人机集群关键节点识别方法。基于复杂网络理论构建无人机集群网络模型;引入拉普拉斯能量评估两跳范围内节点的重要程度,结合信息熵评估特定模体中节点的重要程度,以综合识别关键节点。结果表明:该方法识别的关键节点表现出较好的区分度,验证了其有效性,相比对比方法,在连续失效下抗毁性下降趋势显著,验证了其准确性。 展开更多
关键词 无人机集群 关键节点 局部特征 拉普拉斯能量 模体
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基于ITD-LE指标的航空发动机中介轴承复合故障识别
14
作者 陈晓晨 赵文武 +1 位作者 刘海港 权丽 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1389-1394,共6页
为了基于航空发动机整机机匣振动信号实现中介轴承复合故障的有效识别,从信号的复杂性角度出发,利用图谱中的拉普拉斯能量(Laplace Energy, LE)指标对信号的复杂性进行描述,提出了将固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decompositio... 为了基于航空发动机整机机匣振动信号实现中介轴承复合故障的有效识别,从信号的复杂性角度出发,利用图谱中的拉普拉斯能量(Laplace Energy, LE)指标对信号的复杂性进行描述,提出了将固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition, ITD)与LE指标相结合的故障诊断方法。为实现复合故障的有效分离,基于ITD算法对某型航空发动机整机机匣振动加速度信号进行分解,并对分解后获得的固有旋转分量(Proper Rotation Components, PRCs)基于奇异值差分谱进行降噪。然后利用LE指标对分量信号进行筛选,对筛选后的信号进行重构,最后根据重构信号的平方解调谱,对实际航空发动机中介轴承的复合故障进行识别。结果表明:所提出的方法,可以基于航空发动机的整机机匣振动信号,准确有效地提取出中介轴承复合故障的特征频率,实现中介轴承复合故障类型的有效识别。 展开更多
关键词 固有时间尺度分解 拉普拉斯能量 图信号处理 复合故障 中介轴承
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基于MDLatLRR的CT和MRI图像融合增强方法
15
作者 靳梦姣 王远军 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期545-555,共11页
以往所提出的医学图像融合算法均对源图像提取相同分解层次的特征,忽略了源图像的特有特征。针对这一问题,提出一种根据不同模态医学图像提取其特有特征的融合方法。首先,使用改进的多级潜在低秩表示分解方法,在提取CT和MRI基础信息和... 以往所提出的医学图像融合算法均对源图像提取相同分解层次的特征,忽略了源图像的特有特征。针对这一问题,提出一种根据不同模态医学图像提取其特有特征的融合方法。首先,使用改进的多级潜在低秩表示分解方法,在提取CT和MRI基础信息和细节信息的基础上,根据成像特点的不同,进一步提取CT图像的骨骼轮廓信息和MRI图像的软组织细节信息。然后,提出一种局部信息熵加权的区域能量函数方法融合细节信息,利用结构显著性度量和改进拉普拉斯能量和方法共同融合基础信息。最后,提出图像引导增强算法,以特有特征为引导对融合后的基础层和细节层进行增强。经实验证明,相比近几年具有代表性的融合方法,所提出的方法不仅在AG,EPI,VIF,SD客观评价指标中分别平均提高了9.45%,11.75%,14.79%,10.51%,而且在主观评价中也取得更好的效果,实现了CT和MRI图像精准融合。 展开更多
关键词 图像融合 多级潜在低秩表示分解 图像增强 改进的拉普拉斯能量
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结合自适应脉冲耦合神经网络和最大类间方差准则的眼底图像血管自动检测方法 被引量:5
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作者 吴骏 肖志涛 +2 位作者 张芳 耿磊 王淑芹 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2411-2417,共7页
结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型... 结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型,结合最大类间方差准则对预处理后的眼底图像进行分割,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,使用像素的拉普拉斯能量(EOL)作为对应神经元的链接强度值,使得PCNN能够根据像素特征自适应地调整神经元的链接强度;最后采用面积滤波、断点连接对分割结果进行后处理,得到最终的血管检测结果。对STARE眼底图像库的实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、有效性和可靠性。 展开更多
关键词 眼底图像 血管自动检测 脉冲耦合神经网络(PCNN) 最大类间方差准则 拉普拉斯能量(eol)
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SML与侧窗滤波的Framelet域医学图像融合方法
17
作者 孔韦韦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期237-245,共9页
针对医学融合图像中病灶信息不清晰的问题,提出了一种框架变换(framelet transform,FT)域的医学图像融合方法。针对待融合医学源图像进行FT变换,分别获得一幅低频子带图像和一系列高频子带图像;构建改进型拉普拉斯能量和模型,实现低频... 针对医学融合图像中病灶信息不清晰的问题,提出了一种框架变换(framelet transform,FT)域的医学图像融合方法。针对待融合医学源图像进行FT变换,分别获得一幅低频子带图像和一系列高频子带图像;构建改进型拉普拉斯能量和模型,实现低频子带图像中主体信息的融合,并得到对应的低频子带融合图像;构建改进型侧窗滤波模型,实现高频子带图像中的细节和纹理信息的有效融合,并获得高频子带融合图像;针对低频子带融合图像和高频子带融合图像进行FT逆变换,从而获得最终融合结果图像。仿真实验结果表明,与近年的代表性方法相比,基于该方法生成的融合图像无论在主观视觉效果还是客观评价指标方面均具有显著的优势。 展开更多
关键词 医学图像融合 拉普拉斯能量 侧窗滤波 框架变换
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一种基于NSST和字典学习的红外和可见光图像融合算法 被引量:10
18
作者 刘战文 冯燕 +2 位作者 李旭 丁鹏飞 徐继明 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期408-413,共6页
近年来随着多尺度分析和压缩感知成为研究的热点,字典学习算法在图像融合领域得到了广泛应用,但是其算法应用于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。基于此,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和字典学... 近年来随着多尺度分析和压缩感知成为研究的热点,字典学习算法在图像融合领域得到了广泛应用,但是其算法应用于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。基于此,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和字典学习的红外和见光图像融合算法研究,对NSST分解的低频分量利用滑动窗口得到图像块序列,并对其进行零均值化后再稀疏分解,选择区域能量的融合规则,高频子带选择拉普拉斯能量和的融合规则。仿真结果表明,本文的算法在视觉和客观评价指标上优于现有几种融合算法。 展开更多
关键词 图像融合 NSST 稀疏表示 字典学习 拉普拉斯能量
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基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合方法 被引量:8
19
作者 杨艳春 王晓明 +1 位作者 党建武 王阳萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期310-312,F0003,共4页
针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向... 针对传统多尺度变换的医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换的医学图像融合新方法。在低频子带系数的选取上,根据医学图像的特点,考虑到相邻低频子带系数之间存在的相关性,采用基于区域能量的融合规则;在选择带通方向子带系数时,充分利用非下采样Contourlet变换的方向特性,采用改进拉普拉斯能量和作为带通方向子带系数的融合规则。实验结果表明,与传统融合方法相比,该方法避免了图像失真,达到了良好的图像融合效果。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 医学图像融合 区域能量 改进拉普拉斯能量
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基于Curvelet和改进区域方差的遥感图像融合 被引量:9
20
作者 栾静 殷明 +2 位作者 于立萍 白瑞峰 水珺 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1220-1225,共6页
为了同时提高多光谱图像与全色图像融合的空间分辨率和保留较好的图像光谱性,文章提出了一种基于Curvelet变换的图像融合新方法。首先对多光谱图像进行HIS变换,获得亮度I分量,对全色图像和亮度分量I进行直方图匹配,再对I分量进行平滑滤... 为了同时提高多光谱图像与全色图像融合的空间分辨率和保留较好的图像光谱性,文章提出了一种基于Curvelet变换的图像融合新方法。首先对多光谱图像进行HIS变换,获得亮度I分量,对全色图像和亮度分量I进行直方图匹配,再对I分量进行平滑滤波;然后对全色图像与I分量进行Curvelet分解,分别得到低频与高频系数,对低频子带系数的融合规则采用改进的区域方差加权分析法,对高频子带系数采用拉普拉斯能量和算子结合改进的加权平均的融合规则;最后进行Curvelet逆变换和HIS逆变换得到融合图像。仿真实验得到了较好的客观评价数据和视觉效果。 展开更多
关键词 遥感图像 HIS变换 CURVELET变换 拉普拉斯能量 改进的区域方差加权
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