文献类型：期刊文章

作　　者：杨勇[1,2] 童松[1,2] 黄淑英[3]

机构地区：[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330032 [2]江西省数字媒体重点实验室,南昌330032 [3]江西财经大学软件与通信工程学院,南昌330032

出　　处：《中国图象图形学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61262034;61462031);教育部科学技术研究重点项目(211087);江西省自然科学基金项目(20114BAB21102;20132BAB201025);江西省教育厅科技项目(GJJ14334);江西省青年科学家培养对象资助项目(20122BCB23017)

年　　份：2015

卷　　号：20

期　　号：2

起止页码：219-228

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的单一图像往往难以捕获一个场景下所有的细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器的不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法。方法不同于以往的方法,提出一组新的融合规则。分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法,通过对FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数进行FDCT逆变换重构得到融合图像。结果通过对大量的多模态医学图像、红外可见光图像以及多聚焦图像进行图像融合实验,无论是运用视觉的主观评价,还是均值、标准差、信息熵以及边缘信息保持度等客观评价标准,本文方法都优于传统的基于像素平均、小波变换、FDCT以及双边梯度等融合方法。结论对比现有的方法,本文方法对多模态和多聚焦等形式的图像融合都表现出优越的融合性能。

关 键 词：图像融合 快速离散Curvelet变换  局部能量  改进拉普拉斯能量和  

分 类 号：TP391.41]