计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
8期
250-255
,共6页
图像融合%多尺度积%改进拉普拉斯能量和(SML)
圖像融閤%多呎度積%改進拉普拉斯能量和(SML)
도상융합%다척도적%개진랍보랍사능량화(SML)
为了得到优质的融合图像,提出了一种新的基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多尺度积图像融合算法.分别讨论了低频子带与各高频子带系数的选择方案.当选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新改进的拉普拉斯能量和(Sum modified - lplacian,SML),设计了一种基于新改进拉普拉斯能量和的加权与选择相结合系数选择方案；在选择各高频方向子带系数时,根据多尺度积具有放大信号边缘特征,降低信号噪声的特点,提出了一种基于NSCT方向多尺度积的系数选择方案,从而不仅能恰当地选择出融合图像的NSCT各方向子带系数,有效保留图像的细节特征,而且能抑制噪声对融合算法的影响.实验结果表明,该方法优于基于小波变换和提升静态小波变换的图像融合算法,得到视觉效果更好,客观评价更高的融合图像.
為瞭得到優質的融閤圖像,提齣瞭一種新的基于非採樣Contourlet變換(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多呎度積圖像融閤算法.分彆討論瞭低頻子帶與各高頻子帶繫數的選擇方案.噹選擇融閤圖像的低頻子帶繫數時定義瞭一種新改進的拉普拉斯能量和(Sum modified - lplacian,SML),設計瞭一種基于新改進拉普拉斯能量和的加權與選擇相結閤繫數選擇方案；在選擇各高頻方嚮子帶繫數時,根據多呎度積具有放大信號邊緣特徵,降低信號譟聲的特點,提齣瞭一種基于NSCT方嚮多呎度積的繫數選擇方案,從而不僅能恰噹地選擇齣融閤圖像的NSCT各方嚮子帶繫數,有效保留圖像的細節特徵,而且能抑製譟聲對融閤算法的影響.實驗結果錶明,該方法優于基于小波變換和提升靜態小波變換的圖像融閤算法,得到視覺效果更好,客觀評價更高的融閤圖像.
위료득도우질적융합도상,제출료일충신적기우비채양Contourlet변환(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)적다척도적도상융합산법.분별토론료저빈자대여각고빈자대계수적선택방안.당선택융합도상적저빈자대계수시정의료일충신개진적랍보랍사능량화(Sum modified - lplacian,SML),설계료일충기우신개진랍보랍사능량화적가권여선택상결합계수선택방안；재선택각고빈방향자대계수시,근거다척도적구유방대신호변연특정,강저신호조성적특점,제출료일충기우NSCT방향다척도적적계수선택방안,종이불부능흡당지선택출융합도상적NSCT각방향자대계수,유효보류도상적세절특정,이차능억제조성대융합산법적영향.실험결과표명,해방법우우기우소파변환화제승정태소파변환적도상융합산법,득도시각효과경호,객관평개경고적융합도상.
