基于RDU-PCNN和NSST的红外和可见图像融合算法

针对可见光和红外图像的融合容易出现块状噪声 、边缘有振铃现象等不足,提出了一种基于区 域双通道脉冲耦合神经网络(RDU-PCNN)和非下采样剪切波变换(NSST)的红外和见光图像融 合算法。首先 对待融合的可见光和红外图像进行NSST分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用R DU-PCNN的 规则融合,高频方向系数采用离散余弦变换(DCT)的融合规则,对融合后的系数进行逆NSST ,从而得到融合后 的图像。仿真结果表明,与其他5种目前流行或者较为先进的算法相比,本文的算法在视觉 和客观评价指标上优于其他算法。     

基于优化PCNN与区域特征引导法则的图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法存在着边缘信息缺失、目标特征不够突出等问题,本文提出一种基于优化脉冲耦合神经网络(PCNN)与区域特征引导法则的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像分别进行非下采样剪切波变换(NSST),获取相应的低频分量和高频分量。其次,低频分量采用基于优化PCNN模型的融合规则进行融合;对于高频分量,利用图像的区域能量、改进空间频率和区域方差匹配度等特征,提出自适应的区域方差匹配度阈值和调节因子,构造区域特征引导法则完成融合。最后,对融合后的低高频分量进行NSST逆变换,获取融合图像。实验结果表明,本文算法可有效综合图像的优势信息,并在主观视觉和客观指标上均具有明显的优势。     

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

基于NSST与IFCNN的红外可见光图像融合算法

针对在图像融合中存在边缘细节保留不够理想的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与卷积神经网络图像融合框架(IFCNN)的红外可见光图像融合算法.首先将红外和可见光图像进行NSST分解.然后为了使低频子带图像更好地突出轮廓信息,使用相似性匹配的融合规则对图像进行融合;对高频子带图像使用IFCNN提取特征层,特征层通过L2正则化、卷积运算和最大选择策略处理可以得到最大权重图,根据最大权重图来确定高频融合规则.最后使用NSST逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,所提算法很好地保留图像的边缘及纹理等细节信息,减少伪影和噪声,具有良好的视觉效果.     

NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合

为了在红外与可见光图像融合时保留各自更多的细节信息,同时降低算法复杂度,采用了非下采样剪切波变换（NSST）和改进模糊逻辑的红外与可见光图像融合方法,利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频子带系数和高频子带系数。然后对低频子带系数采用基于改进的模糊柯西隶属函数的权值平均融合规则;对高频子带系数采用能量匹配度和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后对低频子带融合系数和高频子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,此融合方法不仅可以保证融合清晰度,对缩短算法的运行时间也是有帮助的。     

NSST框架下结合局部自适应亮度与DCAPCNN的双波段图像融合

针对现有红外与可见光图像融合后,易出现边缘平滑严重、纹理细节恢复不足、对比度低、显著目标不突出、部分信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)的红外与可见光双波段图像融合算法。首先,采用基于自适应引导滤波(adaptive guided filter,AGF)的方法对源红外、可见光图像增强。其次,利用NSST正变换分别对源红外与可见光图像分解,得到红外、可见光图像的低、高频子带分量。然后,分别通过基于局部自适应亮度(local adaptive intensity,LAI)与双通道自适应脉冲耦合神经网络(dual channel adaptive pulse coupled neural network,DCAPCNN)规则融合低、高频子带分量。最后,通过NSST逆变换得到最终融合图像。实验结果表明,本文算法整体对比度更适宜,对红外热目标及可见光背景的边缘与纹理的细节恢复性更好,融合图像信噪比高,有效结合了红外及可见光图像的各自优势,与现有传统图像融合与深度学习融合算法相比,本文算法达到了更好的实验效果,在主观视觉感知和客观指标评价中均具有更好的融合性能。     

NSST域红外和可见光图像感知融合

为了提高融合图像的视觉感知效果,提出一种非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shear Transform,NSST)域红外和可见光图像感知融合方法.首先采用NSST将源图像分解为高频和低频分量;接着采用参数自适应脉冲耦合神经网络(Parameter Adaptive Pulse Coupled Neural Network,PA-PCNN)融合高频分量图像,提高成像细节;然后联合使用高斯滤波器和双边滤波器进行多尺度变换以融合低频分量图像,将低频分量分解为多尺度纹理细节和边缘特征以捕获更多的多尺度红外光谱特征;最后利用NSST逆变换获取融合图像.实验结果表明,该方法不仅可以有效提高融合图像的细节信息,而且还能增强红外特征的提取能力以契合人体的视觉感知.     

基于导向滤波和小波变换的红外可见光图像融合改进算法研究

针对传统模型在跨模态下易产生光晕伪影、颜色失真等问题,提出一种基于导向滤波和小波变换的红外可见光图像融合改进算法。将源图像经由小波变换获得二维低频及高频的子代系数,低频分量采用加权平均融合,高频分量提取权重图后经导向滤波获得细节增强;再将所处理的各分量经小波逆变换获得融合图像。该算法使用开源数据集TNO检验效果,经过主客观评估,得出该算法的效果明显优于传统算法,符合研究预期。     

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。     

基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。     

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。     

结合改进显著性检测与NSST的红外与可见光图像融合方法

针对当前基于显著性检测的红外与可见光图像融合方法存在目标不够突出、对比度低等问题,本文提出了一种结合改进显著性检测与非下采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform, NSST）的融合方法。首先,使用改进最大对称环绕（maximum symmetric surround, MSS）算法提取出红外图像的显著性图,并进一步通过改进伽马校正进行增强,同时应用同态滤波增强可见光图像。然后,对红外图像与增强的可见光图像进行NSST分解,利用显著性图指导低频部分进行融合;同时设定区域能量取大规则指导高频部分融合。最后,通过NSST逆变换重构融合图像。实验结果表明,本文方法在平均梯度、信息熵、空间频率和标准差上远优于其他7种融合方法,可以有效突出红外目标,提高融合图像的对比度和清晰度,并保留可见光图像的丰富背景信息。     

基于FCM与引导滤波的红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标模糊、细节丢失、算法不稳定等问题,提出了一种基于模糊C均值聚类（Fuzzy C-means, FCM）与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。原图像经过非下采样剪切波变换（Nonsubsampled Shearlet Transform, NSST）后对低频子带进行引导滤波增强,再利用FCM与双通道脉冲发放皮层模型（Dual Channel Spiking Cortical Model, DCSCM）结合对高低频子带进行融合,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法稳定,主观评价上所得融合图像目标明确,细节保留较为完整,客观评价上在标准差、互信息、平均梯度、信息熵和边缘保留因子等评价标准中表现优良。     

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...     

基于热辐射信息保留的图像融合算法

针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题,提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法。通过NSCT（non-subsampled contourlet transform）变换对红外与可见光图像进行多尺度分解,得到各自的高频子带和低频子带,可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红外低频子带部分叠加得到融合图像的低频系数,高频部分使用基于点锐度和细节增强的融合规则进行融合以得到高频系数,最后通过逆NSCT变换重构得到融合图像。实验表明,相较于其它图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节表现能力,并在多项客观评价指标上优于其它算法,具有更好的视觉效果,且在伪彩色变换后有良好的视觉体验,验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于MSPCNN与FCM的红外与可见光图像融合

针对红外和可见光图像融合存在的轮廓信息不全、边缘及纹理细节信息缺失等问题,提出一种改进简化脉冲耦合神经网络（Improved Simplified Pulse Coupled Neural Network, MSPCNN）和模糊C-均值（Fuzzy C-mean, FCM）图像融合算法。首先,将红外和可见光图像用非下采样剪切波算法（NonSubsampled Shearlet Transform,NSST）分解为高低频子带;然后对分解后的高频子带采用MSPCNN融合,用一种高斯分布权重矩阵进行处理,增强细节信息和对比度;接着,将得到的低频子带图像使用FCM聚类算法进行聚类中心提取,设置聚类中心近似阈值简化过程,实现背景分类提取;最后利NSST进行逆变换,从而完成红外和可见光的图像融合过程。通过客观评价指标计算,本文所提方法在平均梯度、标准差、平均相似度等参考指标上相对于其他同类型算法均有改善提高,由于模型参数的简化,算法运行速度相对于其他算法得到提升,算法更适用于复杂场景。