童松
- 作品数：2 被引量：22H指数：2
- 供职机构：江西财经大学信息管理学院更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种NSCT域多聚焦图像融合新方法被引量：2
- 2014年
- 针对多聚焦图像融合存在的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的多聚焦图像融合新方法。首先,采用NSCT对多聚焦图像进行分解;然后,对低频系数采用基于改进拉普拉斯能量和(SML)的视觉特征对比度进行融合,对高频系数采用基于二维Log-Gabor能量进行融合;最后,对得到的融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,无论是运用视觉的主观评价,还是基于互信息、边缘信息保留值等客观评价标准,该文所提方法都优于传统的离散小波变换、平移不变离散小波变换、NSCT等融合方法。
- 杨勇童松黄淑英方志军杨寿渊
- 关键词：多聚焦图像融合非下采样CONTOURLET变换
- 快速离散Curvelet变换域的图像融合被引量：20
- 2015年
- 目的单一图像往往难以捕获一个场景下所有的细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器的不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法。方法不同于以往的方法,提出一组新的融合规则。分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法,通过对FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数进行FDCT逆变换重构得到融合图像。结果通过对大量的多模态医学图像、红外可见光图像以及多聚焦图像进行图像融合实验,无论是运用视觉的主观评价,还是均值、标准差、信息熵以及边缘信息保持度等客观评价标准,本文方法都优于传统的基于像素平均、小波变换、FDCT以及双边梯度等融合方法。结论对比现有的方法,本文方法对多模态和多聚焦等形式的图像融合都表现出优越的融合性能。
- 杨勇童松黄淑英
- 关键词：图像融合
