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基于非下采样Shearlet变换的CNN图像融合算法
基于非下采样Shearlet变换的CNN图像融合算法
摘要：图像融合是将多个图像数据进行合成，以生成具有更多信息和更好视觉效果的新图像。传统的图像融合方法通常依赖于手工提取的特征和规则，缺乏对图像内在特征的深入理解。本文提出了一种基于非下采样Shearlet变换和CNN的图像融合算法。通过非下采样Shearlet变换，可以有效地提取多尺度和多方向的图像特征。然后，将Shearlet系数输入到CNN中进行特征学习和图像融合。实验结果表明，所提出的算法在不同数据集上都能够获得较好的融合效果。
关键词：图像融合，非下采样Shearlet变换，CNN，特征学习
1.引言
图像融合是一种将多幅图像数据合成为一幅新图像的技术。图像融合可以用于增强图像的质量、提取图像的有用信息以及生成具有更好视觉效果的图像等应用领域。传统的图像融合算法通常基于规则和手工提取的特征，缺乏对图像内在特征的深入理解。近年来，深度学习的快速发展为图像融合带来了新的机遇。本文提出了一种基于非下采样Shearlet变换和CNN的图像融合算法，旨在充分利用深度学习的优势，提取图像的多尺度和多方向特征，进而实现更好的融合效果。
2.相关工作
2.1传统的图像融合方法
传统的图像融合方法主要包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。像素级融合方法直接对输入的图像进行操作，例如平均、最大、最小等运算。特征级融合方法则首先对输入图像进行特征提取，然后将提取得到的特征进行融合。决策级融合方法则是基于一定的决策规则将多幅图像数据融合为一幅新图像。然而，这些传统的方法往往需要手工提取特征和设计规则，对图像内在特征缺乏深入理解。
2.2深度学习在图像融合中的应用
深度学习在图像融合中的应用可以分为两个阶段：特征学习和图像融合。特征学习阶段主要通过卷积神经网络（CNN）对输入的图像进行特征提取和学习。图像融合阶段则将特征学习得到的特征进行融合，生成新的融合图像。深度学习的主要优势在于可以自动学习图像内在特征，并且可以通过端到端的训练方式进行优化。
3.非下采样Shearlet变换
Shearlet变换是一种多尺度和多方向的图像分析工具。通过Shearlet变换，可以将图像分解为多个局部的Shearlet系数，每个系数对应不同尺度和方向的图像特征。然而，传统的Shearlet变换往往会对图像进行下采样，从而可能丢失一些重要的细节信息。非下采样Shearlet变换则通过合理的重叠和平移操作，可以避免对图像进行下采样，并且能够更好地保留图像的细节信息。
4.基于非下采样Shearlet变换的CNN图像融合算法
本文提出的图像融合算法主要包括三个步骤：非下采样Shearlet变换、特征学习和图像融合。首先，将输入的多幅图像通过非下采样Shearlet变换进行分解，得到多尺度和多方向的Shearlet系数。然后，将Shearlet系数作为CNN的输入，通过卷积和池化等操作进行特征学习。最后，通过反卷积和逆Shearlet变换将学习得到的特征进行融合，生成新的融合图像。
5.实验结果与分析
本文在几个常用的图像融合数据集上进行了实验，评估了所提出算法的性能。实验结果表明，基于非下采样Shearlet变换的CNN图像融合算法在各个数据集上都能够获得较好的融合效果。与传统的图像融合方法相比，所提出的算法能够更好地保留图像的细节信息和边缘特征，并且能够生成更具有自然和真实感的融合图像。
6.结论
本文提出了一种基于非下采样Shearlet变换和CNN的图像融合算法。通过非下采样Shearlet变换，可以有效地提取多尺度和多方向的图像特征。通过CNN的特征学习，可以学习到更具有判别力的特征表示。实验结果表明，所提出的算法在不同数据集上都能够获得较好的融合效果。未来的研究可以进一步深入探索非下采样Shearlet变换和CNN的结合，以及进一步提升算法的融合效果。