基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.014

电子学报 ›› 2012, Vol. 40 ›› Issue (10): 1984-1988.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.10.014

基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合

马苗^1,2, 万仁远¹, 尹义龙²

1. 陕西师范大学计算机科学学院, 陕西西安 710062;
2. 山东大学计算机科学与技术学院, 山东济南 250101

收稿日期:2012-03-21 修回日期:2012-06-06 出版日期:2012-10-25
- 通讯作者:
- 尹义龙男,1972年生于山东巨野,山东大学教授,博士生导师,主要研究方向为机器学习、图像处理等. E-mail:ylyin@sdu.edu.cn
- 作者简介:
- 马苗 女,1977年生于山东聊城,2005年和2008年于西北工业大学分别获得工学博士学位和完成博士后研究工作,现为陕西师范大学副教授,硕士生导师.主要从事图像处理、灰色理论与信息隐藏等方面的研究. E-mail:mmthp@ snnu.edu.cn
- 基金资助:
- 国家自然科学基金 (No.61070097,No.10974130); 陕西省青年科技新星项目 (No.2011kjxx17); 陕西省自然科学基金 (No.2011JQ8009)

Multi-focus Image Fusion Based on Grey Relation of Similarity in Curvelet Domain

MA Miao^1,2, WAN Ren-yuan¹, YIN Yi-long²

1. School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi'an, Shaanxi 710062, China;
2. School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan, Shandong 250101, China

Received:2012-03-21 Revised:2012-06-06 Online:2012-10-25 Published:2012-10-25
- Supported by:
- National Natural Science Foundation of China (No.61070097, No.10974130); Shaanxi Provincial Young Science and Technology Star Scientific Research Project (No.2011kjxx17); Natural Science Foundation of Shaanxi Province, China (No.2011JQ8009)

摘要/Abstract

摘要： 针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于相似性灰关联的Curvelet域可见光图像融合方法.该方法首先将待融合图像进行多级Curvelet分解,然后对各融合图像的高频系数进行分块,利用灰色理论中的灰色欧几里德关联度确定各子块间的相似性,并制定不同的高频系数融合策略,低频系数则采用算术平均法融合;最后,通过Curvelet逆变换重构融合图像.实验结果显示,该方法融合图像的信息熵、标准差和清晰度等指标优于金字塔融合法以及小波变换法等常见的多种融合方法.

关键词: 图像融合, Curvelet变换, 灰色关联分析, 相似性

Abstract: Focusing on multi-focus image fusion,this paper presents a Curvelet domain method based on grey relation of similarity for visible-light images.In this method,source images are respectively decomposed by multilevel discrete Curvelet transform first.Then,after high frequency coefficients were divided into small blocks,grey Euclid relational degrees of grey theory are used to compute the similarities of these blocks,on which the high-frequency coefficients are fused,while the arithmetic mean method is used to fuse the low-frequency coefficients.Finally,a fused image is reconstructed with the fused coefficients by performing the inverse Curvelet transform.Experimental results show that the proposed method is superior to pyramid-based methods and wavelet-transform-based methods in terms of entropy,standard deviation and clarity.

Key words: image fusion, Curvelet transform, grey relational analysis, similarity

中图分类号:

TP391.4

马苗, 万仁远, 尹义龙. 基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合[J]. 电子学报, 2012, 40(10): 1984-1988.

MA Miao, WAN Ren-yuan, YIN Yi-long. Multi-focus Image Fusion Based on Grey Relation of Similarity in Curvelet Domain[J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(10): 1984-1988.

参考文献

[1] E J Candes,L Demanet,D Donoho,et al.Fast Discrete Curvelet Transform [R].Applied and Computational Mathematics,2005:1-43.
[2] M Choi,R Y Kim,M R Nam,et al.Fusion of multispectral and panchromatic satellite images using the Curvelet transform[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Letters,2005,2(2):136-140
[3] 贾建,焦李成,孙强.基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合[J].电子学报,2007,35(10):1934-1938. Jia Jian,Jiao Li-cheng,Sun Qiang.The nonsubsampled Contourlet transform in multisensor images fusion[J].Acta Electronica Sinica,2007,35(10):1934-1938.(in Chinese)
[4] W Zhou,A C Bovik,et al.Image quality assessment:from error visibility to structural similarity[J].IEEE Transactions on Image Processing,2004,13(4):600-612.
[5] 罗晓清,吴小俊.一种基于区域相似性的图像融合评价方法[J].电子学报,2010,38(5):1152-1155. Luo Xiao-qing,Wu Xiao-jun.An evaluation method of image fusion based on region similarity[J].Acta Electronica Sinica,2010,38(5):1152-1155.(in Chinese)
[6] 张勇,金伟其.基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价方法[J].光子学报,2011,40(2):311-315. Zhang Yong,Jin Wei-qi.Image fusion assessment method based on structural similarity and region of interest[J].Acta Photonica Sinica,2011,40(2):311-315.(in Chinese)
[7] 马苗,张艳宁,赵健.灰色理论及其在图像工程中的应用[M].北京:清华大学出版社,2011. Ma Miao,Zhang Yan-ning,Zhao Jian.Grey Theory and Its Application in Image Engineering[M].Beijing:Peking University Press,2011.(in Chinese)
[8] 袁林山,杜培军,王莉,等.基于灰色绝对关联度边缘检测的多源遥感影像加权IHS融合[J].地理与地理信息科学,2008,24(3):11-15. Yuan Lin-Shan,Du Pei-Jun,Wang Li,et al.Weighted IHS fusion of multi-source remotely-sensed image based on edge detection using grey absolute correlation degree[J].Geography and Geo-information Science,2008,24(3):11-15.(in Chinese)
[9] 何贵青,郝重阳,王毅,等.基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法[J].计算机应用研究,2007,24(7):312-314. He Gui-qing,Hao Chong-yang,Wang Yi,et al.New and better image fusion method based on grey relational analysis and IHS transform[J].Application Research of Computers,2007,24(7):312-314.(in Chinese)

[1]	钱忠胜, 宋佳, 俞情媛, 成轶伟, 孙志旺. 利用函数影响力的相似程序间测试用例重用与生成[J]. 电子学报, 2022, 50(7): 1696-1707.
[2]	严莉, 张凯, 徐浩, 韩圣亚, 刘珅岐, 史玉良. 基于图注意力机制和Transformer的异常检测[J]. 电子学报, 2022, 50(4): 900-908.
[3]	李宝奇, 黄海宁, 刘纪元, 李宇. 基于改进CycleGAN的光学图像迁移生成水下小目标合成孔径声纳图像算法研究[J]. 电子学报, 2021, 49(9): 1746-1753.
[4]	薛丹, 苑玮琦. 基于空间拓扑和形态相似关系的长裂缝拼接算法[J]. 电子学报, 2021, 49(4): 672-678.
[5]	李青青, 马慧芳, 李举, 李志欣. 属性网络中相似性增强随机游走的多社区搜索[J]. 电子学报, 2021, 49(11): 2096-2100.
[6]	徐少平, 林珍玉, 张贵珍, 陈孝国, 李芬. 采用深度学习与图像融合混合实现策略的低照度图像增强算法[J]. 电子学报, 2021, 49(1): 72-76.
[7]	秦福强, 王丽芳. 基于变分的多尺度遥感图像融合算法[J]. 电子学报, 2020, 48(6): 1084-1090.
[8]	朱赛赛, 贾修一, 李泽超. 一种基于全局和局部标记相关性的多标记分类算法[J]. 电子学报, 2020, 48(12): 2345-2351.
[9]	王月, 郝金明, 刘伟平. 基于灰色关联分析和模糊综合评判的GNSS欺骗干扰效能评估[J]. 电子学报, 2020, 48(12): 2352-2359.
[10]	张鹏, 牛少彰, 黄如强. 基于资源签名的Android应用相似性快速检测方法[J]. 电子学报, 2019, 47(9): 1913-1918.
[11]	吴文李, 范小朋, 周庚申, 黄羿, 曹旸, 林桂婵. 基于集成模型的BOM近似度量方法[J]. 电子学报, 2019, 47(5): 1023-1028.
[12]	蒋明峰, 陆亮, 吴龙, 徐文龙, 汪亚明. 基于加权Schatten p范数最小化的磁共振图像重构方法研究[J]. 电子学报, 2019, 47(4): 784-790.
[13]	段瑞, 方欢, 詹悦. 基于加权流关系的流程相似性算法[J]. 电子学报, 2019, 47(12): 2596-2601.
[14]	石剑, 刘忠乐, 周敏佳, 文无敌. 一种基于离散Fréchet距离的磁场相似性度量方法[J]. 电子学报, 2018, 46(4): 856-861.
[15]	谢中华, 马丽红. 采用拉普拉斯尺度混合先验的结构化近似消息传递算法[J]. 电子学报, 2018, 46(3): 520-528.

基于相似性灰关联的Curvelet域多聚焦图像融合

Multi-focus Image Fusion Based on Grey Relation of Similarity in Curvelet Domain

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics