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改进的基于非下采样的Contourlet变换的图像融合算法
摘要
随着影像采集技术的不断发展，高分辨率影像的获取已成为可能。然而，这些高分辨率影像往往需要通过图像融合技术处理以得到更完整、更准确的信息。Contourlet变换是目前图像处理领域中较为常用的一种变换方式，能够在一定程度上提高图像质量，但其非下采样版本在图像融合方面的应用仍有待进一步研究。本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法，采用加权求和的方式融合源图像，通过实验表明，该方法能够有效地提高图像质量，减少图像信息的损失。
关键词：非下采样Contourlet变换；图像融合；加权求和；图像质量；信息损失
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentofimageacquisitiontechnology,theacquisitionofhigh-resolutionimageshasbecomepossible.However,thesehigh-resolutionimagesoftenneedtobeprocessedbyimagefusiontechnologytoobtainmorecompleteandaccurateinformation.ContourletTransformisacommonlyusedtransformationmethodinthefieldofimageprocessing,whichcanimprovetheimagequalitytoacertainextent.Butitsnon-downsamplingversionstillneedsfurtherresearchinimagefusionapplication.Inthispaper,anon-downsamplingContourletTransform-basedimagefusionalgorithmisproposed,usingaweightedsumtofusethesourceimages.Throughexperiments,theproposedmethodcaneffectivelyimprovethequalityofthefusedimageandreduceinformationloss.
Keywords:Non-downsamplingContourletTransform;ImageFusion;WeightedSum;ImageQuality;InformationLoss
一、引言
随着现代影像技术的不断发展，获取高分辨率图像已经变得越来越容易，但是针对不同来源的图像的融合和匹配也变得越来越复杂。针对这一问题，图像融合技术成为了一个研究热点，它可以使得图像信息更加全面、准确，对于实际应用有着重要的意义。图像融合技术能够将不同来源的图像进行处理，通过某种方法，将图像融合在一起，从而获得更完整、更准确的信息。目前，图像融合技术已广泛应用于卫星图像处理、医学影像处理、智能监控等多个领域。
Contourlet变换是一种具有优越性能的图像处理技术，其灵活的多分辨率表示能够捕捉图像中的细节信息。在图像分类、图像压缩、图像恢复等多个领域，Contourlet变换均得到广泛应用。然而，在进行图像融合时，Contourlet变换的非下采样版本应用仍存在不足之处。本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法。
二、非下采样Contourlet变换
Contourlet变换是一种用于图像处理中多分辨率分析的方法，具有较好的多分辨率表示性能。非下采样Contourlet变换是Contourlet变换的一种变形版本，其在不改变图像分辨率的情况下对图像进行变换。其主要通过采用基于非下采样的过滤器来实现，使用较小的尺寸的过滤器对图像进行分解和合成。
在非下采样Contourlet变换中，首先将原始图像进行双重分解，通过对每个子带进行Contourlet变换来获得多尺度的Contourlet系数，最后将这些Contourlet系数按不同的权重进行组合生成融合后的图像。
三、基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法
基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法主要分为以下三个步骤：图像预处理、Contourlet变换和加权求和。
3.1图像预处理
由于源图像常常存在不同的亮度、对比度和彩度等问题，对于图像融合来说，这些差异可能会对图像的融合质量产生影响。因此，通过对源图像进行处理，可以提高图像的质量。对于多个源图像来说，预处理步骤在每个源图像上进行。通常的处理包括灰度化、直方图均衡化、对比度增强等。
3.2Contourlet变换
将预处理后的源图像进行Contourlet