远距离多波段红外图像融合系统及配准方法

研制了一种短波红外、中波红外和激光测距仪联合工作的图像融合系统。系统实现了全天时可透雾的远距离场景监控、远距离目标测距,并能够检测1.06 m和1.57 m的激光光束。为了保证系统的融合图像质量,提高配准精度,提出了一种光轴平行度校正方法,实现短波红外和中波红外图像的粗配准;提出了一种新的迭代优化方法,通过寻找最优配准参数来获得最佳的融合性能,采用基于人眼感兴趣区域的清晰度指标作为评价函数来完善配准过程,采用粒子群优化算法解决联合优化问题,实现短波红外和中波红外图像的精配准。实验结果表明该系统在远距离场景监控和战场态势感知等方面具有较大的应用潜力。     

融合显性和隐性度量的多模图像配准算法

为解决基于隐性度量的图像配准算法初始配准误差大容易引起失配的问题,本文提出了一种融合显性度量和隐性度量的多模图像分层配准算法。首先采用金字塔分解算法得到低分辨率待配准图像。然后在每一层金字塔图像中,先采用互信息作为显性度量,利用粒子群算法获得初始的配准参数;以此作为初始值,采用基于隐性度量的配准算法,利用融合粒子群和鲍威尔搜索法的优化算法获取更准确的配准参数。基于低分辨率图像计算得到配准参数后,先对高分辨率待配准图像进行变换,然后利用提出的上述算法进行参数优化,根据每层得到的配准参数计算最终的配准参数。最后,采用可见光与红外图像、多波段SAR图像进行了配准实验。实验结果表明,提出的算法适用于多模图像配准,能够减小配准误差,具有一定的适用性。      

红外与微光图像开窗配准融合处理方法

为解决图像实时融合以及红外与微光图像视场大小不一致等问题,提出一种基于仿射变换的红外与微光图像开窗配准融合处理方法。首先以大视场微光图像为背景,对图像中人眼感兴趣的目标区域信息进行开窗,窗口的大小由系统硬件速度和配准融合算法的运算量决定,然后在相同的目标窗口区域,通过双线性插值和仿射变换建立一种红外与微光图像各个像素点的对应匹配关系来完成窗口图像的快速配准与融合,实验对开窗融合结果进行了分析与评价。结果表明,该方法在满足人眼观察需求的条件下既减小图像融合处理数据,又保留了重要的细节融合信息,有效地提高了图像融合的实时性,对兼顾硬件速度与实时性要求的图像融合系统具有较高的应用价值。     

基于轮廓特征的红外与可见光图像配准方法研究

红外光与可见光处于不同波段,其图像间的相关性较小.传统的基于特征的图像配准方法(如利用角点、边缘点等),在特征点选择时容易造成误匹配,这是由于有时特征点间的距离比较近造成的.针对此问题,本文提出了一种基于图像轮廓特征的红外与可见光图像配准方法.首先通过设置目标过滤器来提取明显的轮廓,再利用部分Hausdorff距离对轮廓进行匹配,计算出匹配轮廓对的面积和质心,并以此作为配准依据来对两种不同的图像进行配准.然后通过实验证明该方法的配准精度更高且克服了特征点误匹配的难点,这就可以解决刚性变换中红外与可见光图像间的配准问题.     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

一种双/多波段红外目标融合检测方法

针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。     

一种彩色夜视实时图像融合系统

在彩色夜视图像融合基础上,针对线性组合算法和直接映射算法实时性高的特点,提出了一种基于CPLD的双通道彩色夜视的实时图像融合系统,并阐述了其设计原理,系统的结构、特点和功能.用verilogHDL硬件描述语言实现了相关的算法和设计.实验结果表明,融合图像接近自然色彩,同时能够反映两个波段的图像的特点.该系统可以实现实时的线性组合算法和直接映射算法,将红外与微光或者微光与微光等不同波段组合,是一种简单、高效彩色夜视系统.     

基于NSCT变换的图像融合及鲁棒性分析

红外与可见光的图像融合技术可以有效提高图像的对比度和清晰度,增强夜视效果.非降采样的Contourlet变换在图像融合领域取得了一定的研究成果.提出一种基于区域标准差比例加权的非降采样Contourlet变换的图像融合方法,并对该方法的鲁棒性进行分析.首先对来自同一场景的配准后的红外与可见光图像进行非降采样Contou...     

基于相位相关模板匹配的全景图像拼接

本系统对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。图像配准是图像拼接的核心技术,并针对图像拼接中的图像配准参数估计问题,提出了一种扩展相位相关法与优化相结合的参数估计方法。基于相位相关模板匹配采用相位相关法估计出相互间存在旋转和平移的两幅部分重叠的图像的初始变换参数,然后对参数进行优化而得到最终准确...     

基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合

为了获得更适合人感知的夜视融合图像,该文提出一种基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合算法。首先,利用红外像素值作为指数因子对可见光图像进行灰度转换,在达到可见光图像增强的同时还使可见光与红外图像融合任务转换为同类图像融合。其次,通过均值滤波对增强结果与原始可见光图像进行两尺度分解。再次,运用基于视觉权重图的方法融合细节层。最后,综合这些结果重构出融合图像。由于该文方法在可见光波段显示结果,因此融合图像更适合视觉感知。实验结果表明,所提方法在视觉质量和客观评价方面优于其它5种对比方法,融合时间小于0.2 s,满足实时性要求。融合后图像背景细节信息清晰,热目标突出,同时降低处理时间。     

一种实用的小目标配准方法

图像配准是图像融合技术的基本环节和首要问题,只有经过配准后的图像才能进行有效的融合。其中,小目标由于几乎无特征信息可以利用,所以常规的配准方法都不适用。针对图像识别中小目标的配准问题,分析了其配准特点,创新性地提出了先配准目标视场,再配准目标位置的方法,提出了视场配准的概念。首先运用成像原理,用焦距、分辨率和像元尺寸建立不同CCD之间的视场对应关系,利用此关系完成目标视场的截取放大,使不同CCD得到的图像视场一样大。然后在分析通常采用的最小平均绝对误差（MAD）相关匹配方法缺陷的基础上,提出用最多近邻点距离（MCD）的匹配方法来对准目标位置,完成目标质心的配准。实验结果表明,此方法可以很好地配准小目标,且误差不超过2个像素。由于其针对性强．因而具有较强的实际应用价值。     

Singular value decomposition based fusion for super-resolution image reconstruction

In this paper, we address a super-resolution problem of generating a high-resolution image from low-resolution images. The proposed super-resolution method consists of three steps: image registration, singular value decomposition (SVD)-based image fusion and interpolation. The contribution of this work is two-fold. First we customize an image registration approach using Scale Invariant Feature Transform (SIFT), Belief Propagation and Random Sampling Consensus (RANSAC) for super-resolution. Second, we propose SVD-based fusion to integrate the important features from the low-resolution images. The proposed image registration and fusion steps effectively maintain the important features and greatly improve the super-resolution results. Results, for a variety of image examples, show that the proposed method successfully generates high-resolution images from low-resolution images.     

一种图像快速配准算法的研究

在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。     

基于梯度相位相关的自动图像配准方法

图像配准是超分辨率重建、图像融合的基础。提出了非迭代的基于梯度相位相关的图像自动配准方法。首先分析了图像梯度和相位相关的理论,证明了提出方法的正确性;然后给出了图像配准的过程,并利用人工平移图像配准对该方法进行了实验验证。实验表明,该方法配准精度高,能有效地实现图像的自动配准。     

基于多分辨率的多模态医学图像配准

提出了一种多分辨率多模态医学图像配准方法来提高图像的配准速度与精度。利用小波函数对图像进行多层分解,采用改进的Powell优化算法寻找待配准图像间的最大互信(MMI),配准首先从图像金字塔中分辨率最低的0层图像开始,将0层图像配准获得的变形参数作为1层图像配准的起始参数,重复该过程直到完成最高精度层的图像配准。CT/MRI和CT/PET图像配准结果证明基于小波分解的多分辨率配准方法具有避免优化算子陷入局部极值、算子收敛速度快和配准精度高等优点。     

光学被动热补偿方式实现红外与可见光图像融合物镜设计

图像融合的配准精度是关系到图像融合质量的一个重要性能指标。本文所述的红外与可见光图像融合物镜系统采取平行光路布局、光学被动热补偿的方式提高图像融合的配准精度。本文首先分析对比了机械热补偿方式与光学热补偿方式对提高图像配准精度的贡献;其次根据图像融合物镜系统的性能指标对红外物镜和可见光物镜进行光学被动热补偿的优化设计,并分析了对可见光物镜进行光学被动热补偿设计的必要性;第三从光学布局型式及畸变变化来分析图像融合物镜系统的图像配准精度;最后根据图像融合物镜系统的成像质量和图像配准效果,可得出融合图像质量好、能满足指标要求的结论。     

基于CNN-WF的高灵敏紫外成像仪中的图像配准与融合

针对现有紫外成像仪中紫外光与可见光图像配准实时性差,精度不高等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与小波融合(Wavelet Fusion,WF)的紫外光与可见光图像配准融合方法,并将其应用于高灵敏紫外成像仪中.首先,结合刚体变换和卷积神经网络对采集到的图像数据进行参数模型预训练,通过自主挖掘图像特征寻找到最优空间变换参数,实现紫外光图像与可见光图像的精确配准;其次,利用二维小波分解与重构算法实现紫外光与可见光图像的融合.实验结果表明,所提方法的紫外光图像与可见光图像配准速度快,叠加精度高,且具有良好的稳定性.     

Fusion of multi-focus images with registration inaccuracies

Image fusion combines complementary information for several input images. To obtain useful information from two misaligned images, registration is required. A hybrid textural registration-based multi-focus image fusion scheme is proposed. The Gabor filtering with specific frequency and orientation is used to extract different texture features from the image. The resulting Gabor-filtered images are then aligned using existing affine transformation. The proposed registration scheme yields superior performance as compared to affine registration, as Gabor transform extracts all the features. The fusion is performed using undecimated dual-tree complex wavelet transform. The quantitative and qualitative analysis of the proposed scheme outperforms existing image fusion schemes.