基于方向滤波器组与Laplacian能量和的图像融合算法

• 作者: 刘盈 叶玫
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 多NSDFB 局部改进的Laplacian能量和 脉冲耦合神经网络 非下采样方向滤波器组
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 图文信息技术
• 页码范围: 218-227
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.01.032

摘要

目的 针对基于Contourlet变换的融合算法在边缘上易出现吉布斯现象,使其融合图像产生几何失真的问题,设计一种非下采样方向滤波器组耦合局部Laplacian能量和的图像融合算法.方法 首先,结合多小波变换(multi-wavelet transform,MWT)与非下采样方向滤波器组(Non-Subsampled Direction Filter Bank,NSDFB),将图像分解为3个高频方向系数和1个低频系数.对于低频系数,采用局部修正的Laplacian能量和(Local Sum-Modified-Laplacian,LSML)与脉冲耦合神经网络(Pulse couple neural network,PCNN)组合的LSML-PCNN模型来完成低频信息的融合.对于高频系数,通过提取低频和高频子带边缘,并利用系数绝对最大值法作为依据,实现高频系数的融合.结果 实验数据表明,与当前图像融合方案相比,所提算法具有更高的融合质量,得到的融合图像边缘更加清晰和完整.结论 所提算法拥有较高的融合视觉效果,可改善图像的对比度和分辨率,在图像处理领域具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘盈		3	0	0.0	0.0
2	叶玫		1	0	0.0	0.0