基于Contourlet域ICA和SVM的图像融合
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TP391.41

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Image fusion method based on contourlet-domain ICA and SVM
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    提出了一种基于Contourlet域独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再提取其高频系数的独立分量特征,并通过粒子群优化的SVM实现分类,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差(MSE)、信噪比(SNR)、信息熵(H)、空间频率(SF)、清晰度(CL)和相关系数(CR)等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、基于Contourlet变换或基于ICA的图像融合方法进行了比较。结果表明,所提出的方法能取得更优越的融合效果。

    Abstract:

    An image fusion method based on contourlet transform,independent component analysis(ICA) and support vector machine(SVM) is proposed.Firstly,the contourlet transform is used to perform a multi-scale decomposition of each image.Then,the ICA is used to extract the independent component features of the high-frequency components.And the SVM optimized by a particle swarm algorithm is trained to classify the fused image.Finally the fused coefficients are reconstructed to obtain the fusion results.The experimental...

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引用本文

吴一全,李晓燕,陈飒.基于Contourlet域ICA和SVM的图像融合[J].光电子激光,2009,(6):

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