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基于离散Tchebichef变换的多聚焦图像融合方法

发布时间:2018-01-19 20:02

  本文关键词: 多聚焦图像融合 离散正交多项式变换 空间频率 出处:《电子与信息学报》2017年08期  论文类型:期刊论文


【摘要】:基于变换技术的图像融合是多聚焦图像融合中常采用的方法,其过程是将图像转换到变换域按照一定的融合规则进行融合后再反变换回来,具有较强的抗噪能力,融合效果明显。该文提出一种基于离散Tchebichef正交多项式变换的多聚焦图像融合方法,首次将离散正交多项式变换应用到多聚焦图像融合领域。该方法成功地利用了图像的空间频率与其离散Tchebichef正交多项式变换系数之间的关系,通过离散正交多项式变换系数直接得到空间频率值,避免了将离散多项式变换系数变换到空域计算的过程。所提方法节省了融合时间,并提高了融合效果。
[Abstract]:Image fusion based on transform technology is a common method in multi-focus image fusion. The process of image fusion is to transform the image to transform domain according to certain fusion rules and then reverse transform. This paper presents a multi-focus image fusion method based on discrete Tchebichef orthogonal polynomial transform. For the first time, the discrete orthogonal polynomial transform is applied to the field of multi-focus image fusion. The relationship between the spatial frequency of the image and the coefficients of its discrete Tchebichef orthogonal polynomial transform is successfully utilized. The spatial frequency value is obtained directly from the coefficients of discrete orthogonal polynomial transformation, which avoids the process of transforming the coefficients of discrete polynomial transform into spatial domain calculation. The proposed method saves the fusion time and improves the fusion effect.
【作者单位】: 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(61572092) 国家自然科学基金-广东联合基金(U1401252)~~
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 多聚焦图像融合是图像融合的主要研究领域之一,是针对同一场景下聚焦情况不同的多幅图像融合成一幅对场景中所有景物都聚焦的图像的过程,其目的是通过融合不同聚焦区域的方法增加景深。自适应图像深度的融合方法[1]是通过多聚焦图像自适应图像的深度,并校准图像清晰度指标进行

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

1 陆刚;肖斌;王国胤;;基于离散Tchebichef矩和软决策量化的图像压缩[J];计算机科学;2016年11期

2 邓艾;吴谨;杨莘;李娟;;基于二代Curvelet变换和区域匹配度的图像融合算法[J];计算机科学;2012年S1期

3 屈小波;闫敬文;肖弘智;朱自谦;;非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法(英文)[J];自动化学报;2008年12期

4 许少凡;刘显峰;狄红卫;;基于加权结构相似度的图像融合质量评价[J];暨南大学学报(自然科学版);2007年05期

【共引文献】

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1 杨勇;阙越;黄淑英;万伟国;;多视觉特征和引导滤波的鲁棒多聚焦图像融合[J];计算机辅助设计与图形学学报;2017年07期

2 谢秋莹;易本顺;柯祖福;李卫中;;基于SML和PCNN的NSCT域多聚焦图像融合[J];计算机科学;2017年06期

3 龚淼;张尤赛;李垣江;;区域能量和图像自相似的NSCT域图像融合[J];传感器与微系统;2017年05期

4 肖斌;姜彦君;李伟生;王国胤;;基于离散Tchebichef变换的多聚焦图像融合方法[J];电子与信息学报;2017年08期

5 刘健;程英蕾;聂玉泽;;基于NSST域方向性加权的多聚焦图像融合方法[J];空军工程大学学报(自然科学版);2017年02期

6 王红梅;亓子龙;;基于人工鱼群优化的自适应脉冲耦合神经网络图像融合[J];光电子·激光;2017年04期

7 荣传振;贾永兴;杨宇;朱莹;王渊;;NSCT域内基于自适应PCNN的图像融合新方法[J];信号处理;2017年03期

8 赵杰;温馨;刘帅奇;张宇;;基于NSST域的自适应区域和SCM相结合的多聚焦图像融合[J];计算机科学;2017年03期

9 赵学军;刘静;;基于Shearlet和稀疏表示的遥感图像融合[J];科学技术与工程;2017年04期

10 刘健;雷英杰;邢雅琼;程英蕾;;基于改进型NSST变换的图像融合方法[J];控制与决策;2017年02期

【二级参考文献】

相关期刊论文 前9条

1 肖斌;陆刚;王国胤;马建峰;;基于离散Hermite多项式的图像压缩[J];计算机科学;2015年S2期

2 安红岩;张正肖;杨武年;;Curvelet变换在多聚焦图像融合中的应用[J];计算机工程与应用;2010年08期

3 付梦印;赵诚;;基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合[J];红外与毫米波学报;2009年04期

4 何贵青;陈世浩;田l,

本文编号:1445361


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