基于非下采样轮廓波的多源图像融合

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1、第43卷第5期2013年9月航空计算技术AeronauticalComputingTechniqueV01.43No.5Sep.2013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(成阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000)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。关键词:图像融合;

2、非下采样轮廓波;区域能量;领域方差中图分类号:m51文献标识码:A文章编号:1671—654X(2013)03—0049.03Multi-sourceImageFusionBasedonNSCTLIHong,WUFen—xia,YUYa—long,LIGong-yu(SchoolofInformationEngineering,XianyangNormalUnive=i@,Xianyang712000,China)Abstract:Thispaperismainlytodiscussmulti—sourceimagefusion

3、technology.TheNSCThasmanyfea—tureswhichistheshift—invariant,multi—resolution,muhidirectionalandavoidsGibbsphenomenon.TwoprimitivematchedimagesaredecomposedinNSCTdomain.Thelowfrequencyusedtheweightedaver—age,whilethehighfrequencycoefficientswasfusedbyweightedaverageof

4、thevarianceoftheneighbor-hood.Finally,thefusedresultisobtainedthroughinverseNSCT.Experimentalresultsshowthatthepro—posedfusionalgorithmwhichhasabettervisualsandbetterevaluationaresignificantlybetterthanthecomparativeexperiment.Keywords:imagefusion;NSCT;weightedaverag

5、e;varianceoftheneighborhood引言图像融合是信息融合的一个重要分支,图像融合技术把对同一场景使用多个传感器获得的多幅图像或把同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像进行融合,得到一幅汲取多幅图像优势信息的图像,该图像称为融合图像,该过程称为图像融合技术⋯。图像融合技术已广泛应用于军事、遥感、计算机视觉和医学图像处理等领域。目前常用的融合算法有基于空域和基于变换域的算法,如PCA旧J、HISpJ、梯度算法HJ、塔式分解算法¨J、小波变换帕一刊等。与传统的融合算法相比,小波变换的多尺度、多分辨率特性、良好

6、的时域和频域局部性、方向性好、不产生冗余等优点使得基于小波变换的图像融合成为现今研究的热点,小波变换应用于图像融合的优势在于它可以将图像分解到不同的频率域,在不同的频率域运用不同的融合算法,得到合成图像的多分辨率分解,从而在图像中保留原图像在不同特征下的显著特征旧J。然而小波变换在每一个分解层仅能捕捉有限的方向信息,2002年由MinhNDo和Mar-tinVetterli提出的的CT—o能有效地对图像进行表示,但CT不具有平移不变性。2006年,CunhaAL等提出的NSCT【l驯拥有CT的所有优良特性。文献[11]提出了将改

7、进小波变换用于图像融合,文献[12]将NSCT用与SAR和可见光图像融合。本文在分析NSCT的基础上,针对多聚焦图像、医学图像等进行了融合。首先对图像进行NSCT分解,对分解后的低频子带系数采用加权平均取值的融合规则,对高频子带系数采用基于领域方差加权平均的融合规则。对结果从主观视觉和客观评价指标进行分析。lNSCT基本原理NSCT是对传统CT的改进,它继承了cT的多方收稿日期:2013—06—27修订日期:2013—07—29基金项目:陕西省教育厅专项科研计划项目资助(09JK811);咸阳师范学院科研基金项目资助(11XSY

8、K329);咸阳师范学院教改项目资助(200902026);咸阳师范学院大学生创新创业项目资助(201210722028)作者简介:李红(1976一),女,陕西咸阳人,讲师,硕士,主要研究方向为图像处理。·50·航空计算技术第43卷第5期向性和各向异性,NSCT

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