东南大学学报（自然科学版）
東南大學學報（自然科學版）
동남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY
2013年
z1期
158-162
,共5页
胡前%杜军平%方明%訾玲玲%韩鹏程
鬍前%杜軍平%方明%訾玲玲%韓鵬程
호전%두군평%방명%자령령%한붕정
图像融合%SCDPT变换%SSIM%区域能量%平均梯度
圖像融閤%SCDPT變換%SSIM%區域能量%平均梯度
도상융합%SCDPT변환%SSIM%구역능량%평균제도
image fusion%shiftable complex directional pyramid transform(SCDPT)%structure similarity%regional energy%average gradient
采用SCDPT变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到图像不同尺度、不同方向的频带系数.然后对低频子带系数采取基于结构相似性(SSIM)、区域能量和区域平均梯度的融合规则,对方向子带系数采取基于SSIM和区域方差的融合规则.最后通过SCDPT逆变换得到融合图像.采用信息熵、平均梯度、互信息、边缘强度、均值等作为客观评价指标,实验结果表明,相对于小波变换、拉普拉斯金字塔变换、梯度金字塔变换,所提出的算法能够充分提取图像特征,具有更灵活的方向性和平移不变性,并且能够准确捕获图像轮廓特征信息和纹理细节信息.融合结果优于大部分基于其他多尺度变换的图像融合算法.
採用SCDPT變換對圖像進行多呎度、多方嚮分解,得到圖像不同呎度、不同方嚮的頻帶繫數.然後對低頻子帶繫數採取基于結構相似性(SSIM)、區域能量和區域平均梯度的融閤規則,對方嚮子帶繫數採取基于SSIM和區域方差的融閤規則.最後通過SCDPT逆變換得到融閤圖像.採用信息熵、平均梯度、互信息、邊緣彊度、均值等作為客觀評價指標,實驗結果錶明,相對于小波變換、拉普拉斯金字塔變換、梯度金字塔變換,所提齣的算法能夠充分提取圖像特徵,具有更靈活的方嚮性和平移不變性,併且能夠準確捕穫圖像輪廓特徵信息和紋理細節信息.融閤結果優于大部分基于其他多呎度變換的圖像融閤算法.
채용SCDPT변환대도상진행다척도、다방향분해,득도도상불동척도、불동방향적빈대계수.연후대저빈자대계수채취기우결구상사성(SSIM)、구역능량화구역평균제도적융합규칙,대방향자대계수채취기우SSIM화구역방차적융합규칙.최후통과SCDPT역변환득도융합도상.채용신식적、평균제도、호신식、변연강도、균치등작위객관평개지표,실험결과표명,상대우소파변환、랍보랍사금자탑변환、제도금자탑변환,소제출적산법능구충분제취도상특정,구유경령활적방향성화평이불변성,병차능구준학포획도상륜곽특정신식화문리세절신식.융합결과우우대부분기우기타다척도변환적도상융합산법.
