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基于加权POCS的图像超分辨率重建 被引量：4
1
作者 姚琦 沈松 朱飞 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第3期264-266,271,共4页
对凸集投影(POCS)图像超分辨率重建算法中的残差修复阈值选取问题进行分析,提出一种基于图像超分辨率重建的改进算法。改变传统POCS算法中固定残差修复阈值模式,通过引入低分辨率图像清晰度这一先验信息,用表征图像相对清晰度的参数控... 对凸集投影(POCS)图像超分辨率重建算法中的残差修复阈值选取问题进行分析,提出一种基于图像超分辨率重建的改进算法。改变传统POCS算法中固定残差修复阈值模式,通过引入低分辨率图像清晰度这一先验信息,用表征图像相对清晰度的参数控制阈值,从而实现整个重建过程阈值动态选取。实验结果证明,该算法能提高残差计算和阈值选取的针对性,对提升重建图像的清晰度及信噪比具有较好的效果。 展开更多
关键词 超分辨率重建 凸集投影 残差修复阈值 加权凸集投影 图像平均梯度 点扩散函数 空间频率
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基于Shearlet域的改进加权法结合自适应PCNN的图像融合算法 被引量：10
2
作者 王英 刘帆 陈泽华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期261-267,共7页
针对传统多聚焦图像融合算法获得的融合图像对比度低的问题,提出基于改进加权法和自适应脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法。首先,源图像经Shearlet分解产生一个低频子带和一系列不同尺度、不同方向的高频子带。将源图像的低频子带... 针对传统多聚焦图像融合算法获得的融合图像对比度低的问题,提出基于改进加权法和自适应脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法。首先,源图像经Shearlet分解产生一个低频子带和一系列不同尺度、不同方向的高频子带。将源图像的低频子带的和以及低频子带的差的绝对值进行加权求和,采用平均梯度计算权值,得到融合后的低频子带;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络融合规则,其中,脉冲耦合神经网络采用改进的拉普拉斯能量和作为激励,其链接强度由源图像的区域空间频率自适应计算,根据脉冲耦合神经网络的点火映射图得到融合后的高频子带,最后经Shearlet逆变换得到融合图像。文中选择1组人工仿真多聚焦图像Cameraman和3组真实的多聚焦图像Pepsi,Clock和Peppers进行实验,并与其他7种融合方法进行比较,采用4种常见的质量评价指标对融合图像进行客观评价。实验结果表明,所提方法在主观视觉和客观评价上均有较好的效果。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 SHEARLET变换 脉冲耦合神经网络 平均梯度 空间频率
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基于焦点度量与模糊逻辑的多聚焦图像融合算法
3
作者 王运生 王黎明 聂芬 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第13期208-215,共8页
目的为了使多聚焦灰度图像融合时保持源图像清晰信息,并有效抑制块效应和重影现象,基于3种不同聚焦测量与模糊推理系统,设计一种焦点度量与模糊逻辑的多聚焦灰度图像融合方案。方法首先,分别利用空间频率(SF)、改进的Laplacian能量和(SM... 目的为了使多聚焦灰度图像融合时保持源图像清晰信息,并有效抑制块效应和重影现象,基于3种不同聚焦测量与模糊推理系统,设计一种焦点度量与模糊逻辑的多聚焦灰度图像融合方案。方法首先,分别利用空间频率(SF)、改进的Laplacian能量和(SML),以及梯度和(SOG)计算输入灰度图像在像素邻域的局部焦点特征,并利用像素相关性改善对比度,从而得到SF,SML,SOG等3种聚焦度量。其次,根据SF与SML强度关系,建立焦点三态图,结合互补聚焦信息,并进行形态、中值滤波和一致性检查,消除狭窄的鸿沟和突起问题。然后,引入模糊逻辑算子,将每个图像像素的SF,SML图以及SOG作为模糊化的输入,通过模糊规则和去模糊器,生成每个图像的融合权重。最后,根据焦点权重执行加权融合,形成最后的融合图像。结果实验结果表明,与当前流行的融合方案相比,对于灰度图像,所提算法在融合性能上具有一定的优势,其融合图像具有更好的景深信息,避免了块效应与重影现象。结论所提算法具有良好的融合质量,能够有效提高灰度图像的分辨率,在图像处理领域具有一定的价值。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 模糊逻辑 空间频率 改进的Laplacian能量和 梯度和 焦点三态图
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基于改进PCNN模型的偏振图像融合算法 被引量：3
4
作者 姜兆祯 韩裕生 +1 位作者 任帅军 张延厚 《舰船电子工程》 2021年第3期33-36,175,共5页
偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像... 偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像融合算法,将传统PCNN模型扩展到双通道,采用像素的平均梯度(AG)作为PCNN的链接系数,空间频率(SF)作为模型的输入项,对强度图与偏振度图进行融合处理,最后将实验结果与其他常用方法进行对比,客观评价指标表明,该算法融合效果更佳,且融合图像的边缘细节特征也更为清晰明显。 展开更多
关键词 偏振图像 图像融合 改进PCNN模型 平均梯度 链接系数 空间频率
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参数自适应脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法 被引量：6
5
作者 李俊峰 朱文维 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1172-1183,共12页
针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出... 针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出经过配准的四种不同类型的源图像进行非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)分解,得到多尺度多方向的低频子带系数和一系列高频子带系数;接着,采用参数自适应PCNN对高频子带进行融合,增强后的高频子带绝对值作为反馈输入自适应调节所有的PCNN参数。低频子带采用改进的平均梯度与空间频率相结合的策略进行图像融合,可以同时做到能量保存与细节提取;最后,经NSST逆变换得到融合后的医学图像。分别对灰度一灰度图像和灰度一彩色图像进行大量的算法融合实验,选取五种具有代表性的医学图像融合算法与之相比,并选择信息熵(IE)、标准差(SD)、边缘强度(ES)、平均梯度(AVG)、融合因子(FF)、结构相似度(SSIM)和清晰度(MG)七种指标对融合后的图像进行质量评价。仿真结果显示,与其它几种算法相比,该融合算法得到的信息熵、标准差、边缘强度、平均梯度、融合因子、结构相似度和清晰度的平均值分别提高了10.48%、2.86%、3.48%、4.92%、4.17%、4.19%和5.12%。融合所得的图像在视觉效果上也有较大优势。实验结果表明,与其他几种算法相比,本文算法在主观视觉以及客观数据上均优于其他算法,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 图像处理 医学图像融合 NSST 参数自适应 PCNN 改进的平均梯度与空间频率
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