多尺度变换和粒子群优化的图像融合方法

›› 2015, Vol. 28 ›› Issue (7): 137-.

多尺度变换和粒子群优化的图像融合方法

那彦,王赟鹏

(西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安 710071)

出版日期:2015-07-15 发布日期:2015-07-13
通讯作者: 王赟鹏(1989—),男,硕士研究生。研究方向:多尺度变换和优化算法的图像融合。
作者简介:那彦(1964—),男,教授。研究方向:多传感器图像融合及图像处理。E-mail:yna@mail.xidian.edu.cn

Research on Image Fusion Based on Multi-scale Transform and Particle Swarm Optimization

NA Yan,WANG Yunpeng

(School of Electronic Engineering,Xidian University,Xi'an 710071,China)

Online:2015-07-15 Published:2015-07-13

摘要/Abstract

摘要：

在图像融合领域,基于多尺度变换的图像融合方法是研究的热点,文中提出了一种基于多尺度变换和粒子群优化的图像融合方法,对基于多尺度变换得到的融合图像,利用粒子群优化进行进一步处理,并讨论了优化算法中初始图像质量对最终结果的影响。实验结果表明,该算法具有较好的融合结果,且优化时选取偏差大的初始图像粒子,能够获得更好的融合结果。

关键词: 图像融合, 多尺度变换, 粒子群优化, 初始图像粒子

Abstract:

The image fusion based on multi-scale transform is a hot spot in multi-sensor image fusion.A method of image fusion based on multi-scale transform and particle swarm optimization is proposed in this paper and the impact of the quality of initial images on fusion result is further studied.Experimental results show that the algorithm has better fusion result and using images of large deviation can get better result.

Key words: image fusion;multi-scale transform;particle swarm optimization;initial images

中图分类号:

TP391.41

那彦,王赟鹏. 多尺度变换和粒子群优化的图像融合方法[J]. , 2015, 28(7): 137-.

NA Yan,WANG Yunpeng. Research on Image Fusion Based on Multi-scale Transform and Particle Swarm Optimization[J]. , 2015, 28(7): 137-.

[1]	刘婷婷,张玉金,熊士婷. 面向低照度图像增强的双曝光融合处理算法[J]. 电子科技, 2021, 34(6): 34-39.
[2]	朱成名,魏云冰,蒋成成,朱健安. 基于PSO-BP神经网络的风电功率备用容量估计模型[J]. 电子科技, 2021, 34(12): 36-41.
[3]	张烨. 自适应标准差特征的压缩感知图像融合[J]. , 2018, 31(4): 36-.
[4]	梁樱馨，田浩杉. 基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法[J]. , 2017, 30(4): 79-.
[5]	杨勇明. 基于改进粒子群算法的并联机械手运动参数识别[J]. , 2016, 29(9): 26-.
[6]	徐晓冬，戴曙光. 基于改进WFPSO算法的无刷直流电机模型分析[J]. , 2016, 29(9): 37-.
[7]	那彦，任梦乔. 基于引导滤波的遥感图像融合算法[J]. , 2016, 29(8): 121-.
[8]	王奎,李卫华,李小春. 基于模糊逻辑与NSCT的彩色图像融合[J]. , 2016, 29(4): 107-.
[9]	黎红玲,罗林,蒲冬梅,刘好斌. 基于柯西分布的粒子群优化算法改进[J]. , 2016, 29(1): 33-.
[10]	那彦,刘波. 基于多尺度变换的直觉模糊推理图像融合算法[J]. , 2015, 28(8): 112-.
[11]	那彦,邓昆明. 基于分形特征和平均梯度的多聚焦图像融合[J]. , 2015, 28(6): 68-.
[12]	黎红玲,罗林,刘好斌. 带有正负反馈性质的粒子群优化算法[J]. , 2015, 28(2): 35-.
[13]	董佳鹏,何建忠. 基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合方法[J]. , 2015, 28(12): 100-.
[14]	邹孔雨,佟国香. PM2.5测量系统中改进神经网络控制算法优化补偿[J]. , 2015, 27(11): 25-.
[15]	邹孔雨,佟国香. PM2.5测量系统中改进神经网络控制算法优化补偿[J]. , 2015, 28(11): 25-.