基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于二代Curvelet变换的图像融合算法.首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数.对低频子带系数,根据红外图像的目标特性与可见光图像的细节信息确定其融合权值;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则.最后经Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善.     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先对原始图像分别进行非采样Contourlet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数。对低频子带系数,采用加权平均的融合规则;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则。最后经非采样Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

基于Curvelet变换的图像融合改进算法

针对红外与可见光图像的融合,提出了基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。首先对两幅源图像进行Curvelet变换,得到其在不同尺度和方向下的变换系数。对于低频系数,根据红外与可见光图像的不同成像特点,采用基于局部统计特性的自适应融合策略;对于不同尺度和方向下的高频系数,采用基于局部区域能量匹配的系数选择方案。最后进行Curvelet逆变换得到融合图像。通过实验结果的对比分析,该算法可以更有效地反映源图像中的特征,融合效果有了明显改善。     

基于contourlet变换和模糊理论的图像融合算法

提出一种基于Contourlet变换和模糊理论的红外与可见光图像融合算法。首先,对源图像进行Contourlet变换;随后对低频和高频的小波系数采用不同的融合规则,即低频部分采用基于模糊集的自适应加权融合方法,高频部分采用基于区域小波能量加权的方法;最后再通过contourlet逆变换,获得融合图像。实验结果表明该算法能够较好地保留源图像的细节信息,具有较好的视觉效果,是一种有效实用的方法。     

基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。     

基于引导滤波与双树复小波变换的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合算法目标不突出、边缘及纹理细节不清晰或缺失、对比度降低等问题，提出一种基于引导滤波（GF）和双树复小波变换（DTCWT）的红外与可见光图像融合算法。首先，根据红外与可见光图像的特点，在DTCWT分解前对可见光图像进行GF增强，同时对经DTCWT分解后的红外高频分量进行GF增强；然后，根据不同频带系数特点，提出一种基于显著性的自适应加权规则对红外与可见光低频子带分量进行融合，采用一种基于拉普拉斯能量和（SML）与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带进行融合；最后，对融合后的高、低频系数进行DTCWT逆变换以得到最终重构图像。将所提算法与6种高效融合算法进行对比评价，实验结果表明，所提融合算法在不同场景下具有显著的目标特征，同时背景纹理和边缘细节清晰，整体对比度适宜，并且在4类客观评价指标上也取得了较好的效果。     

基于NSCT的自适应多判决图像融合方法

针对传统的融合方法对于红外图像目标信息和可见光图像丰富的背景信息无法有效地保留到融合图像的问题,提出一种基于NSCT变换的自适应多判决红外与可见光图像融合方法。首先,将来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT多尺度、多方向分解;然后,分别对高低频系数采取不同的融合规则：低频系数采用基于区域能量调节因子自适应加权的方法,对高频系数采用混合的融合方法,即对于高层,采用像素点绝对值选大的融合方法,对于低层采用基于对比度的多判决融合方法;最后,将得到的高低频融合系数进行逆NSCT变换得到融合图像。实验结果表明,经主客观评价,本文提出的融合方法优于文中其他基于多尺度分析的图像融合方法,可得到更理想的融合图像。     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法

提出了一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法.首先,对图像作Contourlet变换,得到一个低频子带和一系列高频方向子带.其次,对低频子带系数采用基于边缘的规则来融合,而对于高频方向子带系数,采用基于一种基于Contonrlet局部系数相关性的规则来进行融合.最后,对融合系数进行非子采样Contourlet逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对可见光、红外图像融合十分有效,能较好地提取原始图像中的边缘方向信息和几何特征.     

Contourlet变换在可见光与红外图像融合中的应用

Contourle变换是一种新的图像多尺度,多方向的表示方法,适合表达具有丰富细节信息及方向信息的图像。它的高频方向子带,捕获了许多传感器图像的显著特征。为了实现红外与可见光图像的融合,采用一种基于Contourlet变换的融合算法,对不同的融合规则对低频子带和多方向的高频子带系数进行融合。对比实验结果表明,在此提出的方法可以获得较好的融合效果,优于基于小波变换的图像融合算法。     

基于Contourlet变换和IPCNN的融合算法及其在可见光与红外线图像融合中的应用

针对多传感器图像融合这一图像处理领域中的研究热点问题,提出了一种基于Contourlet变换和IPCNN的融合方法.该融合方法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourlet域充分利用IPCNN的同步激发特性,进行基于IPCNN的融合策略设计,提高了融合效果.仿真结果表明,该算法具有很好的融合效果.     

马氏距离与引导滤波加权的红外与可见光图像融合

为使红外与可见光融合图像获得更好的分辨率和清晰度,提出基于非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform, NSCT）的马氏距离加权拉普拉斯能量和与引导滤波改进（frequency tuned, FT）结合的红外与可见光图像融合算法。首先,对可见光图像进行对比度受限的自适应直方图均衡（contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE）,并将红外图像与CLAHE处理后可见光图像进行NSCT变换,分解为低频和高频; 其次,对FT算法使用引导滤波进行改进,利用改进的FT算法提取红外图像显著性图自适应加权融合低频图像,对高频图像使用基于马氏距离加权的拉普拉斯能量和取大融合; 最后,对融合的低频和高频图像进行NSCT逆变换获得融合图像。实验结果表明,该融合方法相较其他传统融合方法,在主观视觉上和客观指标上都有较好的表现。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

基于二代曲波变换的图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的图像融合方法。首先对源图像进行曲波变换,粗尺度系数采用加权平均的融合规则,细尺度系数采用基于区域标准差的融合规则,然后对细尺度系数进行一致性校验,最后进行图像重构得到融合图像。数值实验结果表明,该方法有效,性能优于基于小波变换的图像融合方法。     

基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合

提出一种基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合算法。算法首先对待融合图像进行Shearlet变换;然而采用粒子群优化算法确定出低频成分的最佳融合权值,自适应地对红外与可见光图像的Shearlet低频系数进行整合,利用Shearlet变换对边缘、轮廓等细节特征的准确定位,采用加权局部能量最大准则对Shearlet高频系数进行融合;最后对融合系数进行逆Shearlet变换得到融合图像。与现有的部分算法进行对比实验,结果表明本文算法获得较好地融合效果。     

基于小波变换的双色红外图像融合检测方法

针对复杂背景中/长波红外图像的特点，提出了一种基于小波变换的中/长波红外图像融合检测方法。首先，对原始中/长波红外图像分别进行小波变换，提取出两幅图像的低频和高频信息；然后，分别对图像的低频和高频信息采用不同的融合准则进行融合，并用小波逆变换重建成融合图像，自适应选取阈值，获得最终的目标检测结果。在实验中，采用相同的方法分别用融合图像、单波段红外图像进行目标检测，实验结果证明，用文中提出的融合检测算法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.