采用改进投影梯度非负矩阵分解和非采样Contourlet变换的图像融合方法

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非抽样双树复小波域的红外可见光图像融合

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

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。

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

表性的方法有三类：一是简单的融合方法，加权平均法；如二是基于塔形分解和重构算法的融合方法；三是基于小波变换图像处理中的缺陷，Ｎ．ｏ和Ｍ．ｔｒ提出了一种 “ 正 ” Ｍ．ＤＶｅｔｉｅ真的二维图像稀疏表达方法—— Ｃｎｏｒｔ换ｌ【ｏｔｕｌ变ｅ２２。相对于小波变换，ｏｔｕｌ变换除了具有多尺度、Ｃｎｏｒｅｔ时频局部特
收稿日期：０００ — ０２１ —８２。
作者简介：元（９５）男，徽来安人。张１８一，安
辽宁科技大学学报
第３卷３
各自特点，ＮＳＴ分解后的系数分别引进了不同的融合方法，将Ｃ低频部分使用非负矩阵分解能够有效地抑制噪声；高频部分使用区域活性测度和一致性验证能够保证图像的整体性和连续性。基于这些特点，非下采样Ｃｎｏｒｔ换和非负矩阵分解引入到医学图像融合中，用ＭＲＩ将ｏｔｕｌ变ｅ利、
此Ａ．．ｕｈＬＣｎａ等人又提出一种具有平移不变性的Ｃｎｏｒｅ变换 —— 非采样Ｃｎｏｒｔ换（ｎｏｔｕｌｔｏｔｕｌ变ｅＮｏ — ｓｂａｌｄｃｎｏｒｔｒｎｆｒＮＳＴ）ｌ。。该变换具有平移不变性，具有足够的冗余信息，ｕｓｍｐｅｏｔｕｌａｓｏｍ，Ｃｌ３ｅｔ３且

基于Contourlet变换和模糊理论的图像融合算法

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

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

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

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

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。

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采用改进投影梯度非负矩阵分解和非采样Ｃｎｏｒｅ变换的图像融合方法ｏｔｕｌｔ
杨粤涛，明，朱贺柏根，文。高
（．１中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春１０３；３０３２中国科学院研究生院，．北京１０３）００９
ｔｏｉｅｃｍｐｅｉｉｎｔｏｌｘｔｍｙ，ａｍａｅｆｓｏｌｏｉｈｂｏｉｇｔｅＩｐｏｅｎｉｇｕｉｎａｇｒｔｍｙｃｍｂｎｈｍｒｖｄＰＧＮＭＦ（ＰＩＧＮＭＦ）ａｄｎＮｏｓｂａｌｄＣｏｔｕｌｔＴｒｎｆｒ（ＣＴ）ｉｐｏｏｅｎｔｉａｅ．Ｆｒｔｙｈｅｉｔｒｄｏｉ — ｎｕｓｍｐｅｎｏｒｅａｓｏｍＮＳｓｒｐｓｄｉｈｓｐｐｒｉｓｌ，ｔｅｒｇｓｅｅｒｇ
第１９卷
第５期
光学精密工程
ＯｐｉｓａｄＰｅｉｉｎＥｎｉｅｒｎｔｎｒｃｓｏｇｎｅｉｇｃ
Ｖｏ＿９Ｎｏ５ｌ１．
Ｍａ０１ｖ２１
２１０１年５月
文章编号
１０ — ２Ｘ（０１０ — １３００４９４２１）５１４ —８
７、．０、．２和２７９、．０、．４。０９１３１Ｏ１．６２２３１０９
关键词：图像融合；负矩阵分解；影梯度；采样Ｃｎｏｒｔ非投非ｏｔｕｌ变换ｅ中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａｄｉ１．７８ＯＥ２１１０．４ｏ：０３８／Ｐ．０１９ｉｒｖｄｐｏｔｄｕｉｎａｇｒｔｂｓｄｏｍｐｏｅｒｊｃｅｈｅ
ｇａｉｎＭＦａｄＮＳｒｄｅｔＮｎＣＴ
ＹＡＮＧｅｔｏ ’ ，Ｙｕ —ａＺＨＵｉ，Ｅｉｇｎ ”，ＭｎｇＨＢａ— ｅＧＡＯｅ。Ｗｎ，
向子带系数。经过ＮＣ逆变换得到融合图像。实验结果表明，合结果在主观和客观评价上均优于ＮＷＴ方法、ＳＴ融ＳＩＧＰＮＭＦ方法和ＮＳＴ方法。与ＮＳＴ法相比，验所采用的两组图像的信息熵、晰度和Ｑ指标分别提高了００２ＣＣ实清．６
（．ＣａｇｈｎＩｓｉｔｏｐｉｓｉｅｃａｉｎｙｉｓ１ｈｎｃｕｎｔｕｅｆＯｔ，ＦｎｈｎｃａｄＰｈｓｃ，ｔｃＭｅｓＣｉｅｅａｅｆＳｉｎｅ，Ｃａｇｈｎ１０３，ＣｉａｈｎｓＡｃｄｍｙｏｃｅｃｓｈｎｃｕ３０３ｈｎ；２．ＧｒｄａｅｎｖｒｉｆＣｉｅｅａｅｆＳｉｃｓＢｉｉｇ１０３，ｈｎ）ａｕｔＵｉｅｓｙｏｈｎｓｄｍｙｏｃｅｅ，ｅｊｎ００９ＣｉａｔＡｃｎ
摘要：对非负矩阵分解（针ＮＭＦ算法时间复杂度较高，投影梯度（Ｇ）化方法可以大幅降低ＮＭＦ约束优化迭代问）而Ｐ优
题的时间复杂度，出一种基于改进的投影梯度ＮＭＦＩＧ提（ＰＮＭＦ和非采样Ｃｎｏｒｔ换（Ｃ相结合的图像融合）ｏｔｕｌ变ｅＮＳＴ）方法。采用ＮＳＴ对已配准的源图像进行多尺度、Ｃ多方向的分解，分解后的低频部分作为原始数据，用ＩＧＮＭＦ得将利Ｐ到包含特征基的低通子带系数；频部分应用了一种基于邻域一致性测度（高ＮＨＭ）的局部自适应融合规则得到各带通方
ｉｌｉａｅｒｎｍｕｌｉｓａｅａＨａｍｇｓａｅｉｔ— ｃｌｎｄｍｕｌｉｄｒｃｉｅｏｐｉｉｎＳｔ— ｉｅｔｏｎｄｃｍｏｓｔｏｎｉＮＣＴｏｍａｎ．Ａｃｏｄｉｏｔｄｉｃｒｎｇｔｈｅ
＊Ｃｏｒｓｏｄｎｕｈｒ，ｍａｌｘｙｔ１３ｃｒｒｅｐｎｉｇａｔｏＥ－ｉ：ｍｕｙ＠．ｏ６ｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＡｓｔｅＮｏ — ｅａｉｅＭａｒｘＦａｔｒｚｔｏ（ｈｎｎｇｔｖｔｉｃｏｉａｉｎＮＭＦｌｏｉｈｈｓａｈｇｅｔｒｔｎｔｍｅｃｍ — ）ａｇｒｔｍａｉｈｒｉａｉｉｏｅｏ
ｐｅｉｙａｄｔｅＧｒｄｅｔＰｏｅｔｎＢＰ）ｏｔｍｉａｉｎｍｅｈｄｃｎｓｇｉｃｎｌｅｕｅｔｅＮＭＦｉｅａｌｘｔｎｈａｉｎｒｊｃｉ（ｏｐｉｚｔｔｏａｉｎｆａｔｙｒｄｃｈｏｉｔｒ —