提升细节捕捉能力的非下采样轮廓波变换

摘要：

针对传统NSCT(非下采样轮廓波变换)算法中NSP(多尺度分解方法)对细节信息捕捉能力较差及利用其进行图像融合得到的融合图像出现细节丢失问题,提出改进的NSCT算法.不同于传统NSCT算法,该算法首先采用细节捕捉能力较强的非下采样形态学小波分解替代NSP分解,实现对源图像的多尺度分解,将源图像分解成水平高频、垂直高频、对角高频和低频4部分；然后利用NDFB(非下采样的方向性滤波器)对高频部分进行多方向分解得到一系列高频信息,实现改进型NSCT分解.实验结果表明,该算法的细节捕捉能力较传统算法好,在相同融合规则下其图像融合效果更好,各项融合指标值均有所提高,其中平均梯度提高了10％,且易于实现,可广泛用于多分辨率图像融合,是一种有效的融合图像算法.

关键词：非下采样轮廓波变换、形态学小波分解、图像融合、边缘检测

所属期刊栏目：17

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61075022

在线出版日期：2012-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：919-922