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基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法被引量：6: 2015年; 针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。; 陈利霞邹宁袁华欧阳宁; 关键词：图像融合遥感图像轮廓波变换

基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法被引量：9: 2015年; 为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。; 欧阳宁邹宁张彤陈利霞; 关键词：图像融合多聚焦图像

一种基于NSST与聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法: 本发明公开一种基于NSST和聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法，首先对待融合的多聚焦图像分别利用NSST及相应的融合规则，得到初始融合图像；将待融合的源图像分别与初始融合图像进行比较，对于源图像中与初始融合图像相似性较大的...; 莫建文邹宁袁华陈利霞张彤首照宇欧阳宁赵晖林乐平张顺岚; 文献传递

基于改进的Contourlet变换的图像融合算法研究: 近年来，随着图像传感器技术的发展，图像融合在机器视觉、医疗诊断、遥感影像分析等各个领域都得到了广泛的应用与发展，其融合算法也是近年来中外学者研究的热点与难点。针对传统基于空间域方法得到的融合图像存在细节表现力差、对比度低...; 邹宁; 关键词：图像融合 CONTOURLET变换; 文献传递

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邹宁