结合NSCT和区域特征的图像融合新算法

• 作者: 何建农 黄朝雅
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 非下采样Contourlet变换 区域平均能量 拉普拉斯能量和
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 80-85,90
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2017.01.0080

摘要

提出一种把非下采样Contourlet变换(NSCT)和区域特征相结合的图像融合新方法.该方法能够获取更好的空域和频域中的局部特征,同时提高融合图像的质量.用NSCT对已经配准的源图像在不同尺度和方向进行分解,低频子带分量采用区域平均能量和匹配度相结合的融合规则,高频子带分量使用改进的拉普拉斯能量和取大的融合规则.然后,利用逆NSCT变换对图像重构得到融合结果.实验结果表明,新方法优于其他三个常用的方法,且较好地保留图像的边缘和细节信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何建农	福州大学数学与计算机科学学院	46	441	13.0	19.0
2	黄朝雅	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0