shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

作     者：郑伟 孙雪青 李哲 ZHENG Wei;SUN Xueqing;LI Zhe

作者机构：河北大学电子信息工程学院保定071002 河北大学河北省数字医疗工程重点实验室保定071002 

出 版 物：《激光技术》 (Laser Technology)

年 卷 期：2015年第39卷第1期

页      面：50-56页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：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) 

主　　题：图像处理 图像融合 shearlet变换 加权融合 区域方差 区域能量 

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。