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结合VAM和模糊逻辑的NSCT图像融合方法

         

摘要

提出一种基于非下采样 Contourlet 变换(NSCT)的图像融合方法.NSCT 分解具有平移不变性,有利于更好地保持原始图像的边缘信息和轮廓结构.由于图像融合任务的不确定性及模糊逻辑在处理该类问题时的优越性,在高低频的融合策略中引入模糊逻辑进行基于隶属度的融合.同时考虑到人类视觉感兴趣区域的重要性,在低频系数的融合中引入视觉注意机制,利用原始图像本身的显著区域信息来指导融合过程,从而在融合过程中最大限度地保留源图像中的显著信息.实验结果表明,算法的融合图像具有良好的视觉效果及客观评指标.%A method of image fusion based on Non-Subsampled Contourlet Transform(NSCT) is proposed.NSCT which is fully shift-invariant can maintain the edges information and the contour of original image.To handle the uncertainty of the contribution of the source images to the fused image,fuzzy logic is adopted to the fusion strategy.Considering of the importance of interesting regions,Visual Attention Mechanism(VAM) is adopted to guide the fusion procedure by the salient information of the source images.The experimental results show the fused images of proposed algorithm have favorable visual effect and objective measures.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与应用》 |2011年第12期|173-176|共4页
  • 作者单位

    深圳大学;

    计算机科学与技术系;

    广东;

    深圳;

    518060;

    深圳市可视媒体处理与传输重点实验室;

    广东;

    深圳;

    518029;

    深圳市可视媒体处理与传输重点实验室;

    广东;

    深圳;

    518029;

    深圳信息职业技术学院;

    广东;

    深圳;

    518029;

    深圳大学;

    计算机科学与技术系;

    广东;

    深圳;

    518060;

    深圳市可视媒体处理与传输重点实验室;

    广东;

    深圳;

    518029;

    深圳市可视媒体处理与传输重点实验室;

    广东;

    深圳;

    518029;

    深圳信息职业技术学院;

    广东;

    深圳;

    518029;

    深圳大学;

    计算机科学与技术系;

    广东;

    深圳;

    518060;

    深圳市可视媒体处理与传输重点实验室;

    广东;

    深圳;

    518029;

    深圳信息职业技术学院;

    广东;

    深圳;

    518029;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    图像融合; 视觉注意机制; 非下采样轮廓波变换(NSCT); 模糊逻辑; 隶属度函数; 图像分割;

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