柴昱洲
- 作品数：7 被引量：33H指数：3
- 供职机构：西安建筑科技大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于改进对比度的有限离散剪切波图像融合被引量：3
- 2016年
- 为了提高多聚焦图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换(FDST)良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换与改进对比度相结合的图像融合新算法。对经过严格配准后的多聚焦图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;对低频子带系数采用区域平均能量匹配度自适应融合算法,高频子带系数的选取则根据低频与高频系数关联得到的对比度进行融合;应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。通过仿真实验,算法在主观视觉效果上有着明显的优越性。在不同融合算法比较的融合结果中,熵值、互信息量和边缘相似度分别平均提高了1.4%、34.6%和8.0%,各项客观评价指标优于其他算法。
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- 关键词：对比度平移不变性图像融合
- 基于非抽样剪切波的加权区域图像融合被引量：3
- 2015年
- 以提升遥感图像和多聚焦图像的融合精度为目的,结合非下采样剪切波变换(NSST)可以捕捉图像的细节特征,提出了一种NSST和加权区域特性的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带和高频子带,低频子带系数采用改进梯度投影的非负矩阵分解(NMF),高频子带系数采用加权区域能量和区域方差相结合的融合策略,然后应用非下采样剪切波的逆变换得到融合的图像。实验结果表明:该方法从主观视觉方面很好地保留了多幅图像的有用信息,给出该方法与其他融合算法在客观评价指标应用信息熵EN、互信息MI和加权边缘信息量QAB/F的比较结果 。
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- 关键词：非负矩阵分解
- 改进VGG网络的多聚焦图像的融合方法被引量：5
- 2020年
- 为更好地保留原图像信息,提高图像融合性能,提出一种改进VGG卷积神经网络与边缘像素统计特征相结合的融合算法。首先,该算法将完整图像拆分成图像块,以图像块的预处理来获取较高的图像分类,精度达到0.985以上,以改进的VGG卷积神经网络来加快模型收敛速度,当图像块输入到网络当中,可以初步得到二分类的权值矩阵。其次,在高频细节部分,对于左聚焦图像和右聚焦图像的清晰模糊模块分别进行模糊化处理,根据像素点之间的统计特征经阈值分割后得到有明显边界的权值矩阵。最后,结合两次分割的权值矩阵,通过加权求和的融合策略,得到处处清晰的聚焦图像。为说明算法有效性,在实验部分展示其融合主观视觉效果图与信息熵等客观评价,该算法对比其他算法表现突出,可较好地保留原图像的信息。
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- 关键词：图像融合图像分块统计特征多聚焦图像
- 结合区域特性的有限离散剪切波图像融合被引量：1
- 2017年
- 为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用图像梯度信息相关性因子加权融合算法,高频则利用对比度将低频系数与高频系数联系起来并以对比度作为度量系数取舍的准则进行融合;最后应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。
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- 关键词：图像处理图像融合平移不变性对比度
- 非抽样双树复小波域的BPP-NMF图像融合被引量：1
- 2016年
- 提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性,首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数;然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略,高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明,该融合算法不仅具有良好的视觉效果,同时在客观评价指标也优于一般的融合策略,验证了该算法的有效性。
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- 关键词：图像融合
- 基于FFST和方向特性对比度的图像融合算法被引量：6
- 2016年
- 为了克服红外可见光图像融合方法存在的不足,结合快速有限剪切波变换(Fast Finite Shearlet Transform,FFST)的平移不变性以及较高的方向敏感性,提出了一种基于快速有限剪切波变换域的自适应多方向图像融合新方法。首先,对严格配准后的图像进行快速有限剪切波变换分解,得到低频子带和高频子带系数;然后,对低频子带系数采用非负矩阵分解的一个约束稀疏算法,即在基本非负矩阵分解的优化函数中施加稀疏性约束,使分解更优,以此来提高重构后图像的清晰度;高频子带系数则采用联合方向特性的对比度进行选取,以得到丰富的细节信息。最后,利用快速有限剪切波逆变换得到重构后的图像。实验结果表明,融合后的图像充分结合了源图像的有用信息,整体轮廓清晰,在客观评价上也有一定的提高。
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- 关键词：图像融合非负矩阵分解对比度
- 有限离散剪切波域的红外可见光图像融合被引量：14
- 2016年
- 针对目前图像融合过程中的不足之处,结合有限离散剪切波具有高的方向敏感性和抛物尺度化特性,提出了一种有限离散剪切波变换下的图像融合算法。首先对严格配准的多传感器图像进行有限离散剪切波变换,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用全局特征值和像素点之间的差异性与区域空间频率匹配度相结合的融合算法,高频方向子带系数采用方向权重对比度与相对区域平均梯度和相对区域方差相结合的方案;最后通过有限离散剪切波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与其他的融合算法相比较,本文算法不但有良好的主观视觉效果,而且3幅图像的客观评价指标分别平均提高了0.9%、3.8%、3.1%,2.6%、3.8%、2.9%和1.5%、125%、59%,充分说明了本文融合算法的优越性。
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- 关键词：图像融合对比度平移不变性
