王孟
- 作品数：3 被引量：33H指数：3
- 供职机构：北方工业大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金澳门特别行政区科学技术发展基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多层次多方向分解的医学图像融合算法被引量：14
- 2017年
- 传统多模态医学图像融合技术融合后图像的细节表达不清晰、病灶不明显。为此,设计一种V-变换与非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的融合方法。对源图像进行多层次V-分解,使其被分解为轮廓图像和细节图像两部分,对其中的轮廓图像做NSCT变换,在NSCT域中设计融合方案,针对细节图像给出细节信息的融合策略,将融合后的轮廓图像和细节图像叠加,以得到最终融合图像。实验结果表明,与传统离散小波变换、NSCT变换的方法相比,该算法在视觉效果和评价指标方面都有较好的表现。
- 宋瑞霞王孟王小春余建德
- 关键词：图像融合医学图像非下采样CONTOURLET变换
- NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法被引量：14
- 2016年
- 利用非下采样Contourlet变换(NSCT)的系数特点,设计NSCT域中高低频融合规则,并结合基于区域分割的边缘检测算法,针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法.首先通过NSCT变换把2幅待融合图像分解为一个低频系数矩阵和一系列的高频系数矩阵,对低频系数采用局域方差、局域空间频率、局域改进的拉普拉斯能量和3个统计特征的加权平均进行融合,对高频系数基于局部纹理特征进行融合,经过NSCT逆变换后得到初步的融合结果;然后根据初步融合图像和待融合图像的残差图识别出清晰区域,对清晰区域进行边缘检测,将该边缘信息覆盖到初步融合的图像上,得到最终的融合图像.与传统DWT,NSCT变换和基于视觉特性的NSCT域图像融合算法进行实验对比的结果表明,该算法在视觉效果和平均梯度、互信息、空间频率与边缘保持度等多个评价指标上均有优势.
- 宋瑞霞王孟王小春
- 关键词：图像融合非下采样CONTOURLET变换多聚焦图像边缘检测
- V-变换和Contourlet变换相结合的图像融合算法被引量：5
- 2017年
- V-变换在表达图像时可以通过增加V-系统基函数的数量得到图像由粗到细的多尺度特征描述,但是V-系统不适宜描述图像的方向特性。为此,根据Contourlet变换的多方向性特征,将V-变换和Contourlet变换结合起来,提出一种图像融合算法,得到图像的多尺度和多方向特征描述,并将之应用到多聚焦图像的融合中。改进数学工具,设计加权局域统计特征的频域系数融合方案,并选用能刻画系数相关性特点的高斯分布作为权值。实验结果表明,与基于小波变换、Contourlet变换以及小波-Contourlet变换的多分辨分析的融合算法相比,该算法融合后的图像在边缘细节处更加清晰,视觉效果更好,信息量、清晰度以及与待融合图像的相关程度等客观评价指标也得到改进。
- 宋瑞霞王孟王小春
- 关键词：图像融合CONTOURLET变换多聚焦图像高斯分布
