《图像融合》PPT课件.ppt

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1、第11章 非子采样轮廓波变换及基改进由于由于ContourletContourlet变换过程中需要进行上采样和下变换过程中需要进行上采样和下采样，故采样，故ContourletContourlet变换不具备平移不变性，存变换不具备平移不变性，存在频谱混叠现象，在图像融合中则表现为较明显在频谱混叠现象，在图像融合中则表现为较明显的的GibbsGibbs现象。现象。CunhaCunha等人提出一种新的图像二等人提出一种新的图像二维表示方法：非子采样轮廓波变换维表示方法：非子采样轮廓波变换(NSCT).(NSCT).本章首先介绍本章首先介绍NSCTNSCT的原理入实现算法；然后针的原理入实现算法；然

2、后针对非子采样金字塔对非子采样金字塔(NSP)(NSP)变换细节捕捉能力不强通变换细节捕捉能力不强通过用不可分离小波变换替换过用不可分离小波变换替换NSCTNSCT中的中的NSPNSP分解分解来提高对细节信息的捕捉能力，提出一种基于不来提高对细节信息的捕捉能力，提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)(NSWMDA)方法；最方法；最后能过实现证明后能过实现证明NSWMDANSWMDA的有效性。的有效性。1、非子采样轮廓波变换与Contourlet相似，NSCT将多尺度分析和方向分析拆分进行：首先由NSP变换对图像进行多尺度分解以捕获点奇异，接着由非子采

3、样方向滤波器组NSDFB将分布在同方向上的奇异点合成一个系数。NSCT最终结果类似于线段的基结构来逼近原图像。NSCT不仅保持了Contourlet变换的多分辨率、局部化和多方向特点也具有平移不变性可以消除GIBBS现象。、非子采样金字塔 NSP是由二维双通道非子采样滤波器组(NSFB)构成。下图给出3级NSP分解图及相应的频率面图。每一级NSP分解得到待分解图像的一个低通子带和高频子带，这一过程可以对低频子带迭代进行。由于不存在采样环节NSP变换的最终结果是一系列与原始图像大小相同的高频子带和一个低频子带。x高频子带在在NSPNSP分解中，第分解中，第j j级低通滤波器的理想带通支撑级低通滤

4、波器的理想带通支撑域为域为 而同级高通滤波器的理想支撑域而同级高通滤波器的理想支撑域为为 。对滤波进行相应的。对滤波进行相应的上采样操作便可得到下一级塔式分解所需的滤波上采样操作便可得到下一级塔式分解所需的滤波器，这样对图像进行多尺度分解时就无需重新设器，这样对图像进行多尺度分解时就无需重新设计滤波器。第计滤波器。第K K级级NSPNSP滤波器可表示为：滤波器可表示为：此外，此外，NSPNSP还满足还满足BezoutBezout恒等式：恒等式：式中，式中，分别为分别为NSPNSP的低通滤波器和合成滤的低通滤波器和合成滤波器；波器；分别分分别分NSPNSP的高通滤波器和合成滤的高通滤波器和合成滤

5、波器。波器。非子采样方向滤波器组NSCTNSCT的核心是下图所示的二维双通道的核心是下图所示的二维双通道NSFBNSFB。为了保证为了保证NSCTNSCT的可逆性的可逆性NSFBNSFB应满足完全重应满足完全重构条件。构条件。xx塔形NSFB扇形NSFBNSCTNSCT采用满足采用满足BezoutBezout恒等式的恒等式的FIRFIR滤波器。由于滤波器。由于紧支撑的紧支撑的FIRFIR滤波器难以二维实现因而滤波器难以二维实现因而NSCTNSCT采用采用非紧支撑二维非紧支撑二维FIRFIR滤波器。该滤波器可通过滤波器。该滤波器可通过Mc-Mc-ClellanClellan变换得到，步骤有：变换得到，步骤有：1 1、构造一个满足、构造一个满足BezoutBezout恒等式的一维多项式集恒等式的一维多项式集 2 2、这样问题的核心就转化成一维滤波器和映射函这样问题的核心就转化成一维滤波器和映射函数的设计。数的设计。1、塔形滤波器2、扇形滤波器3、提升实现用映射技术设计出的滤波器能被有效地分解为梯用映射技术设计出的滤波器能被有效地分解为梯形结构或提升结构，从而达到简化计算的目的：形结构或提升结构，从而达到简化计算的目的：若若