基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

结合NSCT和邻域特性的红外与可见光图像融合

针对传统的融合方法对比度低、纹理信息保留不充分等问题,结合模糊增强特性,提出一种结合NSCT和邻域特性的红外与可见光图像融合算法。首先,对待处理的红外图像和可见光图像进行NSCT变换分解得到各自的高低频子带系数,接着对模糊增强后的低频子带系数采用改进的区域能量加权平均融合方案,同时对高频子带系数采用灰度变化和梯度差异加权融合方案,最后将高低频融合系数经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的图像目标细节清晰突出,与其他融合算法相比更具有先进性与有效性。     

基于卷积神经网络结合NSCT的红外与可见光图像融合

传统红外与可见光融合图像在复杂环境下存在细节缺失,特征单一导致目标模糊等问题,本文提出一种基于卷积神经网络结合非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform,NSCT）的红外与可见光图像进行融合的方法。首先,通过卷积神经网络提取红外与可见光目标特征信息,同时利用NSCT对源图像进行多尺度分解,得到源图像的高频系数与低频系数;其次,结合目标特征图利用自适应模糊逻辑与局部方差对比度分别对源图像高频子带与低频子带进行融合;最后,通过逆NSCT变换得到融合图像并与其他5种传统算法进行对比;实验结果表明,本文方法在多个客观评价指标上均有所提高。     

NSCT域内结合边缘特征和自适应PCNN的红外与可见光图像融合

针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.对于低频子带,采用一种基于边缘的融合方法;对于高频方向子带,采用方向信息自适应调节PCNN的链接强度,使用改进的空间频率特征作为PCNN的外部激励,根据脉冲点火幅度融合子带系数.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于目标区域与增强方法的红外与可见光图像融合

为了使红外图像与可见光图像融合较好凸显目标与挖掘更多细节信息,提出了一种提取目标区域与融入更多细节信息的融合方法。首先,对红外图像进行分割获取目标区域,并对可见光图像进行增强以挖掘更多细节信息;然后对原始红外图像与增强后的可见光图像分别进行非下采样contourlet变换(NSCT),得到不同的低频系数与高频系数,依据分割得到的二值化图像,低频部分的目标区域系数选自原始红外图像目标区域低频系数,其余区域选择增强后的可见光对应区域低频系数,高频部分按照邻域方差取大法选择高频系数;最后,进行NSCT反变换,得到融合图像。实验结果表明,与其他3种融合方法对比,主客观评价表明,该算法有效提高了图像的对比度,具有较好的整体视觉效果。     

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.     

基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合

针对小波变换容易造成细节信息丢失、非下采样轮廓波变换(NSCT)分解的低频子带系数不稀疏以及红外与可见光图像融合结果综合性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合算法。首先将源图像进行NSCT分解,获得低、高频子带;其次,利用K奇异值分解(K-SVD)算法对低频子带进行字典训练,实现低频子带的稀疏表示和低频稀疏系数的融合;然后,利用高频子带的空间频率激励脉冲耦合神经网络(PCNN),选择较大点火次数的系数作为高频子带的融合系数;最后对低、高频子带融合系数进行NSCT逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该算法在视觉效果和客观指标方面均具有较大优势,且融合结果综合性能优于现有算法。     

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NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光图像在融合时亮点目标易丢失且背景信息不够清晰的问题,提出基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与局部区域融合规则相结合的红外与可见光图像融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,对低频子带系数采用加权平均取均值的融合规则,对高频子带系数采用系数值选大与局部均方差相结合的融合规则,将前两步得到的系数进行逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉效果和客观评价方面,该融合算法都是有效的且可得到比参考融合算法更为理想的融合图像。     

基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法

为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络（Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network, ICSAPCNN）分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。     

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NSCT和改进型PCNN的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光图像融合算法中易出现目标信息丢失或减弱的情况,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和改进型脉冲耦合神经网络的融合算法.该算法首先对经过预处理和图像配准后的红外和可见光图像进行非下采样Contourlet变换,分别得到两幅图像的高频系数和低频系数;其次,采用改进型脉冲耦合神经网络对源图像高频系数进行融合,用区域能量最大处理低频系数;最后,对融合后的系数进行非下采样Contourlet反变换,得到融合后的图像.实验结果表明,本文算法在主观视觉上显示了更多的图像细节信息,同时客观数据指标也有不同程度的提升.     

基于高斯模糊逻辑和ADCSCM的红外与可见光图像融合算法

为了克服当前的红外与可见光图像融合算法存在着目标不够突出、纹理细节丢失等现象,本文提出了一种基于高斯模糊逻辑和自适应双通道脉冲发放皮层模型（Adaptive Dual-Channel Spiking Cortical Model, ADCSCM）的红外与可见光图像融合算法。首先,使用非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Sheartlet Transform, NSST）将源图像分解为低频和高频部分。其次,结合新拉普拉斯能量和（New Sum of Laplacian, NSL）与高斯模糊逻辑,设定双阈值来指导低频部分进行融合;同时,采用基于ADCSCM的融合规则来指导高频部分进行融合。最后,使用NSST逆变换进行重构来获取融合图像。实验结果表明,本文算法主观视觉效果最佳,并在互信息、信息熵和标准差3项指标上高于其他7种融合算法,能够有效突出红外目标、保留较多纹理细节,提高融合图像的质量。     

基于CSR和能量特征的红外与可见光图像融合

传统稀疏表示(SR)分块处理策略降低了图像连续性,使得特征信息损失严重。因此,提出了基于卷积稀疏表示(CSR)和能量特征的红外与可见光图像融合算法。该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子带分解成低频基础分量和细节特征分量,使用局部拉普拉斯能量法(LLE)和卷积稀疏表示分别进行融合,获得低频子带融合图像。同时,根据底层视觉特征构建新活性度量方法来融合高频子带,最后对高、低频部分进行NSCT反变换重建。实验结果表明:该算法有效结合了源图像的边缘纹理信息,在主观和客观评价上皆优于现有的大部分算法。     

一种基于蚁狮最大熵算法与引导滤波的图像融合算法

传统红外与可见光图像融合算法中易出现目标提取不够充分、细节丢失等问题,导致融合效果不理想,从而无法应用于目标检测、跟踪或识别等领域。因此,该文提出一种基于蚁狮优化算法(ALO)改进的最大香农(Shannon)熵分割法结合引导滤波的红外与可见光图像融合方法。首先,使用蚁狮最大熵分割法(ALO-MES)对红外图像进行目标提取,然后,对红外和可见光图像使用非下采样剪切波变换(NSST),并对获得的低频和高频分量进行引导滤波。由提取的目标图像与增强后的红外和可见光低频分量通过低频融合规则得到低频融合系数,增强后的高频分量通过双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)得到高频融合系数,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提算法能够得到目标明确、背景信息清晰的融合图像。     

基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合

由于谱图小波变换（Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT）可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化（weighted least squares, WLS）方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT（Discrete Wavelet Transform）、NSCT（Non-down Sampled Contourlet Transform）等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Q_abf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。     

基于NSCT和最小化-局部平均梯度的图像融合

针对传统红外图像与可见光图像融合存在对比度低、细节丢失、目标模糊等问题,本文基于非下采样轮廓波变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)的思想,通过改进权重函数和融合规则,建立新的融合算法实现红外图像和可见光图像的有效融合.首先,通过NSCT变换对红外和可见光图像进行多尺度...     

基于四阶相关系数的NSCT域红外与可见光图像融合

采用非下采样Contourlet变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数;最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合算法能更好地保留目标信息,同时也显著地提高了图像的信息量,在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。