摘要

针对绿色荧光蛋白(GFP)图像和相衬图像两种源图像之间相似性较低、融合时通常面对高频灰度结构信息与低频彩色分子分布信息难以平衡的问题,提出一种色度、亮度、饱和度(HIS)框架下基于Contourlet变换的分层图像融合方法,对变换后逼近子图、最外层细节子图与其余细节子图分别采取不同的融合策略,以区域一致性测度(RCM)准则自适应调整两种图像之间的权重。对来自约翰英纳中心数据库的117组拟南芥细胞图像进行的实验表明,本文算法能够有效保留源图像中的细节信息,提高了融合图像的信息利用率和可视性,在视觉效果和融合评价指标上均较其他算法更为优越。

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