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W變換和NSCT相結(jié)合的多聚焦圖像融合方法

發(fā)布時間:2019-01-07 20:39
【摘要】:圖像的多尺度分解技術(shù)和融合規(guī)則是決定多聚焦圖像融合效果的關(guān)鍵因素。k次W系是一類以k次多項式和k次分段多項式為基函數(shù)的新的混合正交函數(shù)系統(tǒng),對應(yīng)的W變換是一種具有正交性和精確重構(gòu)性的有效多分辨分析工具。結(jié)合W變換的多尺度特點和非子采樣方向濾波器組變換的多方向性,提出了一種新的基于W變換和非子采樣方向濾波器組(NSDFB)的多尺度多方向變換。該變換利用W變換對圖像進行多尺度分解,利用二維NSDFB對W分解的高頻子帶系數(shù)進行方向分解,得到不同尺度不同方向的子帶圖像。在此基礎(chǔ)上,提出了一種新的多聚焦圖像融合算法。該算法針對多聚焦圖像高頻系數(shù)的特點,改進了常用簡化脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并將其用于高頻系數(shù)的融合規(guī)則中。實驗結(jié)果表明,提出的融合方法能夠有效地選擇源圖像中的聚焦良好區(qū)域,抑制偽影信息,產(chǎn)生視覺效果更好的融合圖像,且在標準差、信息熵、平均梯度和空間頻率等客觀評價指標上都優(yōu)于傳統(tǒng)的基于Contourlet變換、非下采樣Contourlet變換、離散小波變換的融合方法。
[Abstract]:The multi-scale decomposition technique and fusion rules are the key factors to determine the fusion effect of multi-focus image. The k-degree W system is a new hybrid orthogonal function system with the k-degree polynomial and the k-degree piecewise polynomial as the basis functions. The corresponding W transform is an effective multi-resolution analysis tool with orthogonality and precision reconstruction. Based on the multi-scale characteristic of W transform and the multi-directivity of non-subsampling directional filter bank transform, a new multi-scale multi-directional transformation based on W transform and (NSDFB) is proposed. The transform uses W transform to decompose the image in multi-scale, and two-dimensional NSDFB to decompose the high-frequency subband coefficients of W decomposition in the direction, and obtain the sub-band images with different scales and different directions. On this basis, a new multi-focus image fusion algorithm is proposed. According to the characteristics of high frequency coefficients of multi-focus images, this algorithm improves the common simplified pulse coupling neural network algorithm, and applies it to the fusion rules of high frequency coefficients. The experimental results show that the proposed fusion method can effectively select a good focus area in the source image, suppress the artifacts, and produce a better fusion image with better visual effect, and at the standard deviation, the information entropy, The average gradient and spatial frequency are superior to the traditional fusion methods based on Contourlet transform, non-downsampling Contourlet transform and discrete wavelet transform.
【作者單位】: 北京林業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61571046,61372190,61370193)資助項目
【分類號】:TP391.41

【參考文獻】

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9 張寅s,

本文編號:2404136


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