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shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

郑伟 孙雪青 李哲

引用本文:
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shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

    作者简介: 郑伟(1972-),女,博士,现主要从事图像处理、图像安全通信的研究。E-mail:weizheng799@yahoo.com.
  • 基金项目:

    河北省教育厅高等学校科学研究计划资助项目(2010218);河北大学医工交叉研究中心开放基金资助项目(BM201103)

  • 中图分类号:

    TP391

Image fusion based on shearlet transform and region characteristics

  • CLC number:

    TP391

  • 摘要: 为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此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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出版历程
  • 收稿日期:  2014-01-14
  • 录用日期:  2014-02-28
  • 刊出日期:  2015-01-25

shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

    作者简介: 郑伟(1972-),女,博士,现主要从事图像处理、图像安全通信的研究。E-mail:weizheng799@yahoo.com
  • 1. 河北大学 电子信息工程学院, 保定 071002;
  • 2. 河北大学 河北省数字医疗工程重点实验室, 保定 071002
基金项目:  河北省教育厅高等学校科学研究计划资助项目(2010218);河北大学医工交叉研究中心开放基金资助项目(BM201103)

摘要: 为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此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。

English Abstract

参考文献 (16)

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