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基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

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北京理工大学学报 2008年第2期28卷 168-172页

作者：宋亚军倪国强高昆北京理工大学信息科学技术学院光电工程系北京100081

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系... 详细信息

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.

关键词：小波-Contourlet变换图像融合融合规则区域能量

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多聚焦图像区域能量框架融合算法

计算机应用 2011年第6期31卷 1598-1601页

作者：樊东燕山西大学商务学院信息学院太原030031

在基于小波变换多聚焦图像融合算法中,由于融合图像中相邻像素点之间的不一致使融合图像质量大为降低。应用变换域的融合规则,以小波变换系数提取区域能量为特征值,并根据全局匹配度来决策融合规则,提出了能量框架融合算法,对小波各分... 详细信息

在基于小波变换多聚焦图像融合算法中,由于融合图像中相邻像素点之间的不一致使融合图像质量大为降低。应用变换域的融合规则,以小波变换系数提取区域能量为特征值,并根据全局匹配度来决策融合规则,提出了能量框架融合算法,对小波各分量的来源进行一致性检测,使融合图像的小波分解系数更精确地应用于融合图像重构,并对此算法进行了仿真实验,通过对评价指标的分析比较,结果显示此算法图像融合效果优于加权平均、灰度值取大和区域能量算法。

关键词：多聚焦图像小波变换匹配测度区域能量融合算法

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基于区域能量特征的红外图像分割方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2003年第9期31卷 80-81页

作者：谢刚周成平彭晓明丁明跃华中科技大学图像识别与人工智能研究所

基于红外图像在经过小波多尺度分解后各个子空间信息的不同分布以及背景区和目标区在小波变换域内图像能量的不同分布 ,提出一种基于区域能量特征的红外图像分割方法。

关键词：图像分割小波变换区域能量

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改进的基于区域能量的图像融合方法

弹箭与制导学报 2006年第4期26卷 279-281页

作者：申晓华杨国胜张焕龙河南大学计算机与信息工程学院河南开封475001

图像的不完全配准往往使得应用传统的基于区域能量的融合规则所求得的区域能量“匹配度”出现负值的情况,导致区域之间的能量远近程度很难判定。文中详细分析了产生这一现象的原因,提出了通过引入绝对值,对传统的基于区域能量的“匹配... 详细信息

图像的不完全配准往往使得应用传统的基于区域能量的融合规则所求得的区域能量“匹配度”出现负值的情况,导致区域之间的能量远近程度很难判定。文中详细分析了产生这一现象的原因,提出了通过引入绝对值,对传统的基于区域能量的“匹配度”改进的方法,并给出了新的融合规则。最后,针对传统的和改进的融合方法,进行了仿真研究。

关键词：图像融合小波变换区域能量匹配度

一种改进区域能量融合规则的光子计数图像增强算法

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数据采集与处理 2019年第1期34卷 111-121页

作者：仲红玉尹丽菊胡浩东王炫寇廷栋潘金凤蔡富东山东理工大学电气与电子工程学院淄博255049 山东信通电子股份有限公司淄博255088

为了得到融合效果更好的光子计数图像,提出一种改进区域能量融合规则的图像融合算法。由多像素光子计数器(Multi-piexl photon counter,MPPC)单一探测器在不同照度条件下扫描得到光子计数图像,并对其进行小波变换,得到高频图像和低频图... 详细信息

为了得到融合效果更好的光子计数图像,提出一种改进区域能量融合规则的图像融合算法。由多像素光子计数器(Multi-piexl photon counter,MPPC)单一探测器在不同照度条件下扫描得到光子计数图像,并对其进行小波变换,得到高频图像和低频图像;然后计算两幅源图像高频部分的对应区域能量、邻域均方差、匹配度以及阈值,其中阈值是由局部图像的像素值和均值计算得到。如果匹配度大于或等于阈值,采用加权区域能量法确定融合图像;如果匹配度小于阈值,选取局部区域能量较大的源图像像素点的增强值作为相应融合图像中的像素点值。采用不同融合规则进行图像增强,结果证明在本文改进的融合规则下得到的光子计数图像细节更清晰,目标更易识别,评价指标中的信息熵、平均梯度以及空间频率的数值分别提高了约20%,25%和30%。

关键词：光子计数图像增强融合规则区域能量小波变换

基于区域能量最小和主动轮廓模型的医学目标提取

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计算机应用研究 2012年第7期29卷 2715-2718,2729页

作者：尚岩峰汪宁汪辉中国科学院上海高等研究院上海201203

针对传统主动轮廓模型在目标强边缘处容易产生振荡和弱边缘处容易泄露的缺点,提出了一种基于区域能量最小和主动轮廓模型的医学目标提取模型。这一基于目标灰度统计概率和水平集的主动轮廓分割模型,把能量函数表示为在目标区域内对像素... 详细信息

针对传统主动轮廓模型在目标强边缘处容易产生振荡和弱边缘处容易泄露的缺点,提出了一种基于区域能量最小和主动轮廓模型的医学目标提取模型。这一基于目标灰度统计概率和水平集的主动轮廓分割模型,把能量函数表示为在目标区域内对像素点属于目标概率的积分,并在水平集框架下对能量函数最小化,得到分割的迭代方程;同时,通过附加的速度约束项,使得主动轮廓在越过目标边缘时降低速度,大大提高了分割的收敛性和准确度。通过大量冠状动脉和二尖瓣的分割实验以及与几种传统主动轮廓模型和手工提取的比较,表明该模型在医学图像分割方面的健壮性、准确性和有效性。

关键词：区域能量主动轮廓模型医学图像分割冠状动脉二尖瓣

一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法

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传感器与微系统 2011年第9期30卷 131-134,138页

作者：朱辉江卓斌胡斌杰华南理工大学电子与信息学院广东广州510641

通过分析图像经小波变换后各子带的方向区域特性和比较各种图像融合算法的效果,提出了一种改进的基于方向区域能量选大图像融合算法。对于低频子带系数,采用基于归一化区域梯度加权的融合规则确定低频融合系数;对于高频子带系数,根据其... 详细信息

通过分析图像经小波变换后各子带的方向区域特性和比较各种图像融合算法的效果,提出了一种改进的基于方向区域能量选大图像融合算法。对于低频子带系数,采用基于归一化区域梯度加权的融合规则确定低频融合系数;对于高频子带系数,根据其所在高频子带的方向特性,采用基于方向区域能量选大的融合规则,进而确定高频融合系数。实验结果表明:改进方法能够获得具有更丰富的信息量和更高清晰度的融合图像。

关键词：图像融合小波变换多聚焦图像区域能量方向特性

第二代curvelet变换与区域能量的多聚焦图像融合方法

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西北大学学报（自然科学版） 2009年第5期39卷 750-754页

作者：郭敏任娜高卫平陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062

目的第二代curvelet变换与图像区域能量相结合的方法实现多聚焦图像融合。方法对两幅多聚焦图像,分别进行curvelet变换,得到各自的低频系数和高频系数。利用低频系数取平均,高频系数取区域能量值取大者的融合规则,得到融合图像的curvele... 详细信息

目的第二代curvelet变换与图像区域能量相结合的方法实现多聚焦图像融合。方法对两幅多聚焦图像,分别进行curvelet变换,得到各自的低频系数和高频系数。利用低频系数取平均,高频系数取区域能量值取大者的融合规则,得到融合图像的curvelet系数。最后进行curvelet逆变换,得到融合图像。结果得到了全幅清晰的融合图像。结论与传统的小波变换法和cur-velet变换法相比,所获得的融合图像更清晰,边缘处更平滑,与理想图像的差距更小。

关键词：图像融合 curvelet变换区域能量

基于小波-Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法

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计算机应用研究 2008年第7期25卷 2197-2199页

作者：殷兵于梅梁栋鲍文霞安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学电子科学与技术学院合肥230039

利用小波-Contourlet变换的多尺度和多方向性特征以及基于区域能量的融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于小波-Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法,并引入Cycle Spinning来消除变换缺乏平移不变性而引起的图像... 详细信息

利用小波-Contourlet变换的多尺度和多方向性特征以及基于区域能量的融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于小波-Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法,并引入Cycle Spinning来消除变换缺乏平移不变性而引起的图像失真。实验结果表明,该算法明显降低了融合图像的RMSE值,减少了运算时间,达到了良好的视觉效果。

关键词：小波-Contourlet变换区域能量 Cycle Spinning 图像融合