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Multi-focus image fusion based on block matching in 3D transform domain 被引量:5
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作者 YANG Dongsheng HU Shaohai +2 位作者 LIU Shuaiqi MA Xiaole SUN Yuchao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第2期415-428,共14页
Fusion methods based on multi-scale transforms have become the mainstream of the pixel-level image fusion. However,most of these methods cannot fully exploit spatial domain information of source images, which lead to ... Fusion methods based on multi-scale transforms have become the mainstream of the pixel-level image fusion. However,most of these methods cannot fully exploit spatial domain information of source images, which lead to the degradation of image.This paper presents a fusion framework based on block-matching and 3D(BM3D) multi-scale transform. The algorithm first divides the image into different blocks and groups these 2D image blocks into 3D arrays by their similarity. Then it uses a 3D transform which consists of a 2D multi-scale and a 1D transform to transfer the arrays into transform coefficients, and then the obtained low-and high-coefficients are fused by different fusion rules. The final fused image is obtained from a series of fused 3D image block groups after the inverse transform by using an aggregation process. In the experimental part, we comparatively analyze some existing algorithms and the using of different transforms, e.g. non-subsampled Contourlet transform(NSCT), non-subsampled Shearlet transform(NSST), in the 3D transform step. Experimental results show that the proposed fusion framework can not only improve subjective visual effect, but also obtain better objective evaluation criteria than state-of-the-art methods. 展开更多
关键词 image fusion block matching 3D transform block-matching and 3D(BM3D) non-subsampled shearlet transform(NSST)
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shearlet变换和区域特性相结合的图像融合 被引量:14
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作者 郑伟 孙雪青 李哲 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期50-56,共7页
为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高... 为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 shearlet变换 加权融合 区域方差 区域能量
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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
3
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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迭代离散Shearlet变换异类源遥感图像融合 被引量:7
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作者 柴勇 何友 曲长文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期174-176,共3页
Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用... Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用不同的融合规,得到融合图像的树型结构表示;最后进行Shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,提出的算法比基于Contourlet变换的图像融合算法有更好的效果,更有利于保留纹理和边缘信息。 展开更多
关键词 遥感 图像融合 shearlet变换 融合评价
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稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的多聚焦图像融合 被引量:9
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作者 杨勇 万伟国 +1 位作者 黄淑英 姚丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期386-392,共7页
针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法... 针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法效率和更好地逼近低频系数,将初始融合的低频子图直接作为训练样本自适应构造过完备字典,高频系数采用改进拉普拉斯能量和取大的融合规则,然后重构低高频融合系数得到最终的融合图像.通过和多种融合方法进行对比实验,本文方法融合结果无论从主观视觉还是客观评价上都能得到很好的效果. 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 非下采样shearlet变换 稀疏表示 改进拉普拉斯能量和
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Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺图像融合 被引量:7
6
作者 郑伟 孙雪青 +1 位作者 郝冬梅 吴颂红 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期77-83,共7页
针对甲状腺肿瘤超声图像对比度低和SPECT图像边界模糊的特点,结合多尺度几何分析和单尺度稀疏表示的思想,提出了一种Shearlet变换与稀疏表示相结合的图像融合算法。首先,用该变换对已经精确配准的源图像进行分解,得到图像的高低频子带... 针对甲状腺肿瘤超声图像对比度低和SPECT图像边界模糊的特点,结合多尺度几何分析和单尺度稀疏表示的思想,提出了一种Shearlet变换与稀疏表示相结合的图像融合算法。首先,用该变换对已经精确配准的源图像进行分解,得到图像的高低频子带系数。对稀疏性较差的低频子带系数进行字典训练并求解其稀疏表示系数,并采用能量值取大的规则进行融合。高频子带系数采用区域拉普拉斯能量和的规则。最后,用Shearlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于多尺度融合方法和单尺度下基于稀疏表示的图像融合方法。 展开更多
关键词 图像融合 甲状腺肿瘤 shearlet变换 稀疏表示 区域拉普拉斯能量和
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基于Shearlet变换和TV模型的医学图像融合 被引量:8
7
作者 吴一全 殷骏 朱丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第5期565-571,共7页
为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生... 为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生一个低频子带和若干高频子带。然后对低频子带采用基于区域方差的融合策略,以完整地保留源图像的解剖信息或功能信息;对于高频子带,则利用TV模型进行去噪预处理,避免噪声对融合结果的干扰,再采用改进拉普拉斯能量和(Sum-modified-Laplacian,SML)的融合策略,最大程度地融合边缘、细节信息。大量实验结果表明,与近年来提出的3种融合方法相比,本文提出的方法对无噪声和有噪声的医学图像都能取得更好的融合效果,融合图像完整地保留了源图像的信息,目标的边缘、细节清晰,计算效率也有所提高。 展开更多
关键词 医学图像融合 shearlet变换 全变差模型 区域方差
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基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合 被引量:8
8
作者 邓承志 饶伟 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期399-403,共5页
提出一种基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合算法。算法首先对待融合图像进行Shearlet变换;然而采用粒子群优化算法确定出低频成分的最佳融合权值,自适应地对红外与可见光图像的Shearlet低频系数进行整合,利用Shearlet变换... 提出一种基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合算法。算法首先对待融合图像进行Shearlet变换;然而采用粒子群优化算法确定出低频成分的最佳融合权值,自适应地对红外与可见光图像的Shearlet低频系数进行整合,利用Shearlet变换对边缘、轮廓等细节特征的准确定位,采用加权局部能量最大准则对Shearlet高频系数进行融合;最后对融合系数进行逆Shearlet变换得到融合图像。与现有的部分算法进行对比实验,结果表明本文算法获得较好地融合效果。 展开更多
关键词 图像融合 shearlet变换 粒子群优化 红外 可见光
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结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合 被引量:3
9
作者 郑伟 孙雪青 +1 位作者 郝冬梅 吴颂红 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期70-73,78,共5页
针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进... 针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。 展开更多
关键词 图像处理 图像融合 shearlet变换 改进的加权融合 果蝇优化算法 区域能量
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基于非抽样Shearlet变换的红外与可见光图像融合方法 被引量:5
10
作者 高国荣 刘艳萍 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期268-274,共7页
针对同一场景红外网像与町见光图像的融合问题,提出了一种基于非抽样Shearlet变换(NSST)的融合算法。首先对源图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;然后,在局部区域结构相似度的基础上,采用基... 针对同一场景红外网像与町见光图像的融合问题,提出了一种基于非抽样Shearlet变换(NSST)的融合算法。首先对源图像进行多尺度、多方向NSST分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;然后,在局部区域结构相似度的基础上,采用基于局部区域能量的方法选择融合图像的低频子带系数;基于脉冲耦合神经网络(PCNN)对带通方向子带空间频率(sF)的响应而得到的点火次数选择融合图像的带通方向子带系数,得到融合图像的NSST系数;最后经过非抽样Shearlet逆变换得到融合图像。实验结果表明:与其他5种相关的融合方法相比,该方法可获得具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。 展开更多
关键词 红外图像 可见光图像 剪切波变换 融合结构相似度
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基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合 被引量:8
11
作者 陈贞 邢笑雪 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1024-1031,共8页
针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、... 针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 图像融合 非下采样剪切波变换 压缩感知 局部区域能量 局部区域方差
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基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法 被引量:6
12
作者 王荣荣 杨亚东 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期126-133,共8页
为了提升图像融合性能,更好保留源图像信息和提高图像的空间连续性,抑制伪Gibbs效应,通过结合复Shearlet变换(CST)与引导滤波器(GF)的优点,定义了一种新的图像融合方案。首先,通过双树复小波变换(DTCWT)与Shearlet变换,构建了具有平移... 为了提升图像融合性能,更好保留源图像信息和提高图像的空间连续性,抑制伪Gibbs效应,通过结合复Shearlet变换(CST)与引导滤波器(GF)的优点,定义了一种新的图像融合方案。首先,通过双树复小波变换(DTCWT)与Shearlet变换,构建了具有平移不变性的CST,利用CST对图像分解,输出低频、高频系数;对于低频系数,利用双尺度引导滤波融合,根据邻域像素之间的强相关性来进行权重优化,提高图像的空间连续性;而对于高频系数,利用改进的Laplacian能量和与引导滤波进行融合;最后,通过逆CST技术来获取融合图像。实验表明,与当前常用图像融合算法比较,对于LIVE数据集中任意尺寸为256×256像素的2幅多聚焦灰度图像(同一场景的左、右聚焦各一幅)而言,当Shearlet变换层数为4时,所提算法具有更好的融合视觉效果与客观评价,可较好地保留源图像的信息,且提高了融合图像的空间连续性,其融合图像的熵值、互信息以及边缘强度值更大,分别为5.97、5.88与0.72。 展开更多
关键词 图像融合 shearlet变换 引导滤波 空间连续性 改进的Laplacian能量和
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基于非下采样Shearlet和WNMF的红外热波图像融合 被引量:8
13
作者 吴一全 殷骏 曹照清 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期108-116,共9页
提出了基于非下采样Shearlet变换和加权非负矩阵分解的红外热波图像融合方法.红外热波序列图像经非下采样Shearlet变换后,采用动态加权非负矩阵分解算法对低频系数进行融合处理.该算法的加权系数依据图像像素突变度动态调整,以突出红外... 提出了基于非下采样Shearlet变换和加权非负矩阵分解的红外热波图像融合方法.红外热波序列图像经非下采样Shearlet变换后,采用动态加权非负矩阵分解算法对低频系数进行融合处理.该算法的加权系数依据图像像素突变度动态调整,以突出红外热波图像的缺陷区域;高频系数则采取基于区域改进拉普拉斯能量和的融合策略,以保持缺陷的边缘细节.实验结果表明,本文方法在主观视觉效果及边缘保持度、相关度、运行时间三种客观定量评价指标中,融合性能更优,具有快速、有效等优点,能更完整和清晰地保持红外热波图像的边缘轮廓.该方法可有效地应用于多幅红外热波序列图像的融合中,在红外热波无损检测领域具有较高的实用价值. 展开更多
关键词 无损检测 红外热波 图像融合 非下采样shearlet变换 加权非负矩阵分解 改进拉普拉斯能量和
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非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法 被引量:6
14
作者 吴亮 刘国英 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期99-105,共7页
为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相... 为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。 展开更多
关键词 遥感图像融合 IHS变换 非下采样shearlet变换 空间频率 平均梯度 边缘能量
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基于Shearlet域的改进加权法结合自适应PCNN的图像融合算法 被引量:10
15
作者 王英 刘帆 陈泽华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期261-267,共7页
针对传统多聚焦图像融合算法获得的融合图像对比度低的问题,提出基于改进加权法和自适应脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法。首先,源图像经Shearlet分解产生一个低频子带和一系列不同尺度、不同方向的高频子带。将源图像的低频子带... 针对传统多聚焦图像融合算法获得的融合图像对比度低的问题,提出基于改进加权法和自适应脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法。首先,源图像经Shearlet分解产生一个低频子带和一系列不同尺度、不同方向的高频子带。将源图像的低频子带的和以及低频子带的差的绝对值进行加权求和,采用平均梯度计算权值,得到融合后的低频子带;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络融合规则,其中,脉冲耦合神经网络采用改进的拉普拉斯能量和作为激励,其链接强度由源图像的区域空间频率自适应计算,根据脉冲耦合神经网络的点火映射图得到融合后的高频子带,最后经Shearlet逆变换得到融合图像。文中选择1组人工仿真多聚焦图像Cameraman和3组真实的多聚焦图像Pepsi,Clock和Peppers进行实验,并与其他7种融合方法进行比较,采用4种常见的质量评价指标对融合图像进行客观评价。实验结果表明,所提方法在主观视觉和客观评价上均有较好的效果。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 shearlet变换 脉冲耦合神经网络 平均梯度 空间频率
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基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法 被引量:5
16
作者 王威 张佳娥 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期1453-1458,共6页
针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,... 针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。 展开更多
关键词 图像融合 shearlet变换 低频部分 稀疏表示
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基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法 被引量:3
17
作者 王威 张佳娥 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1250-1255,共6页
针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,... 针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。 展开更多
关键词 图像融合 shearlet变换 低频部分 稀疏表示
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基于形态学变换的建筑物布局雷达环视图像融合方法
18
作者 谢洪途 邹鹏 +3 位作者 张琳 胡俊 朱楠楠 姜和俊 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期581-591,共11页
针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺... 针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺度多方位分解;对低频图像采用基于形态学变换的融合方法进行处理,对高频图像采用区域方差取大的融合方法进行处理;分别将融合后的低频图像和高频图像进行非下采样剪切波变换逆变换,获得高质量的建筑物布局图。实验结果表明:本文所提方法能够获得高精度的建筑物布局图像,从而证明了本文理论分析的正确性与所提方法的有效性。 展开更多
关键词 穿墙雷达 建筑物布局 环视成像 多尺度多方位融合 形态学变换 非下采样剪切波变换 展宽抑制 空洞填充
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基于非下采样Shearlet变换与差异度量的遥感图像融合算法 被引量:3
19
作者 崔怡文 任佳佳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期147-154,共8页
为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spec... 为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spectral,MS)图像中的亮度I成分;借助非下采样Shearlet变换,计算出I分量及全色(PAN)图像对应的低频及高频系数;再利用结构相似度(SSIM)函数,对低频系数的差异性实施度量,从而构建了差异度量法则,根据低频系数间的差异性采取不同的低频系数融合策略,实现低频系数的融合;考虑图像的平均梯度信息,构建高频系数融合机制,完成高频系数的融合。基于非下采样Shearlet逆变换,对融合的高频及低频系数实施处理,获取融合结果。实验结果显示,较已有的遥感图像融合方法而言,所提技术具备更高的融合效果,其输出结果含有更大的信息熵值和更低的光谱偏差度。 展开更多
关键词 遥感图像融合 非下采样shearlet变换 IHS变换 差异度量 平均梯度
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基于Shearlet变换结合动态融合的遥感图像融合算法 被引量:2
20
作者 赵俊强 徐永涛 陈继超 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期35-42,共8页
为了解决当前遥感图像融合算法在利用图像低频系数完成信息融合时忽略了系数间的信息差异度,导致融合图像存在块效应以及光谱扭曲的不足,提出了一种基于Shearlet变换结合动态融合规则的遥感图像融合算法。利用HSV变换提取多光谱图像中... 为了解决当前遥感图像融合算法在利用图像低频系数完成信息融合时忽略了系数间的信息差异度,导致融合图像存在块效应以及光谱扭曲的不足,提出了一种基于Shearlet变换结合动态融合规则的遥感图像融合算法。利用HSV变换提取多光谱图像中的亮度分量。并基于Shearlet变换,对多光谱图像中的亮度分量以及全色图像进行分解,获取相应的低频系数与高频系数。再根据低频系数对应的方差特性,建立动态融合规则,完成低频系数的融合。以高频系数对应的平均梯度为依据,完成高频系数的融合。通过Shearlet反变换获取新的亮度分量,将其与初始的色彩分量以及饱和度分量进行HSV反变换,输出融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,方法具有更高的融合质量,输出融合遥感图像保留了更多的细节信息以及更好的光谱信息。 展开更多
关键词 遥感图像融合 shearlet变换 HSV变换 方差特性 动态融合规则 平均梯度
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