基于NSCT变换和PCA的图像融合算法

针对小波变换与Contourlet变换的不足,提出了一种将非下采样Contourlet 变换与主成分分析相结合的图像融合算法。对已配准好的融合源图像作NSCT分解,采用PCA加权融合规则对低频系数处理,采用边缘强度最大的规则对各高频子带系数作融合处理,分别得到融合图像的变换系数,对该系数经NSCT逆变换重构得到融合图像。实验结果表明,算法有效地融合了源图像中的重要信息,融合图像边缘、纹理、细节清晰,得到较好视觉效果和较优的评价指标。     

基于非下采样轮廓波的多源图像融合

利用非下采样轮廓波（NSCT）对源图像进行多尺度、多方向分解,对分解后的低频子带系数采用区域能量的融合规则,对高频子带系数采用基于领域方差加权平均的融合规则,对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉和客观评价指标上均优于其他对比方法。