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基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法
摘要：图像融合是多源图像信息在一定条件下进行的综合处理，通过不同源图像的融合，得到更加丰富、准确的信息。本文提出了一种基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法，该算法采用了复Shearlet变换和引导滤波技术进行图像分解和融合，同时将复Shearlet变换分解和耦合改进引导滤波相结合，可以在保留图像细节的同时尽可能地消除噪声，并得到更加准确的融合结果。实验结果表明，该算法具有很好的融合效果和噪声抑制能力。
关键词：图像融合；Shearlet变换；耦合改进引导滤波；分解；融合
Introduction
图像融合是一种多源信息融合技术，即将来自不同传感器或不同位置的不同视角的多幅图像合成为一幅图像。图像融合技术在很多领域得到了广泛的应用，如医学图像处理、生物医学、遥感图像处理等领域。但是，由于不同图像采集设备的不同，使得融合后的图像会出现一定的噪声。因此，在图像融合中引入噪声抑制技术是很有必要的。
Shearlet分析是一种多尺度分析方法，与其他的多尺度分析方法相比，其在处理图像平滑性和向量值分解时表现更出色。可以通过Shearlet变换识别并描述不同尺度的光滑性和非光滑性结构，对于保留图像细节非常有效。引导滤波是一种基于局部统计信息的非线性滤波技术，它在保留细节的同时可以有效地消除噪声。耦合改进引导滤波是对引导滤波的改进，它采用具有不同权重的多个引导图像，以提高融合图像的质量。因此，本文主要针对图像融合中出现的噪声问题，提出了一种基于复Shearlet变换和耦合改进引导滤波的图像融合算法。该算法采用复Shearlet分解技术进行图像分解，并采用耦合改进引导滤波技术进行融合，以达到更好的融合效果。
方法
1.Shearlet变换
Shearlet变换是一种新的多尺度分析方法，是继小波变换之后的又一重要的图像分析工具。Shearlet变换将信号表示为一组尺度和位置自适应的基函数，这些基函数可以描述信号的边缘和光滑部分。其具有更好的倍频和方向选择性，更适合于分析噪声和图像细节等问题。复Shearlet分解可以将图像分解为若干个子带，每个子带具有不同的空间分辨率和方向性。因此，复Shearlet变换广泛应用于图像分解和特征提取等领域。
2.耦合改进引导滤波
耦合改进引导滤波是一种改进的引导滤波技术，它采用了具有不同权重的多个引导图像进行滤波。耦合改进引导滤波可以在保留图像细节的同时，有效消除噪声。其核心思想是利用多个引导图像之间的相关性来消除噪声，并利用不同的引导图像对不同的尺度和频率进行处理，以提高滤波的效果。
3.基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法
具体实现过程如下：
1）将原始图像进行离散Shearlet变换，得到多个分解子带。
2）对于每一个分解子带，采用耦合改进引导滤波技术进行滤波，得到多个滤波后的子带。
3）对于每一个滤波后的子带，采用逆Shearlet变换进行重构，得到多个融合后的子带。
4）将多个融合后的子带进行加权平均，得到最终的融合结果。
实验
本文的实验数据包括来自不同传感器的多幅高分辨率遥感图像。采用本文提出的算法和其他几种图像融合算法进行比较，包括小波变换、Shearlet变换、引导滤波等方法。实验结果表明，本文所提出的算法在融合效果和噪声抑制能力方面均优于其他的算法。
结论
本文提出了一种基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法，该算法利用了Shearlet变换和耦合改进引导滤波的优点，在保留图像细节的同时有效抑制噪声。实验结果表明，本文提出的算法能够获得更好的融合效果和噪声抑制能力，具有很大的应用前景。