基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法

基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融
合算法
欧阳宁;邹宁;张彤;陈利霞
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2015(035)002
【摘要】为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法.首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像.与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高.实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像.
【总页数】5页(P490-494)
【作者】欧阳宁;邹宁;张彤;陈利霞
【作者单位】认知无线电与信息处理教育部重点实验室(桂林电子科技大学),广西桂林541004;认知无线电与信息处理教育部重点实验室(桂林电子科技大学),广西桂林541004;桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
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