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针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题,提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法.首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理,然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标,最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递,为了增强目标与背景间的颜色对比度,在色彩传递阶段, H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子.实验结果表明:与其他算法相比,该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色,更加符合人眼视觉感知. 相似文献
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基于目标提取与NSCT的图像融合技术研究 总被引:11,自引:8,他引:3
针对红外图像目 标突出、背景对比度差、可见光图像分辨率高以及对热目标不敏感且隐蔽目标无法发现等问 题,本文 提出了一种能够突出两种图像的优势信息且不降低图像分辨率的图像融合方法。首先采用 Renyi熵提取红外目标,并通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对可见光图像进行自适应增 强;然 后将图像增强后的可见光图像与目标图像进行融合,得到融合图像。通过对比,本文融合图 像的视觉 效果明显优于其他方法的融合图像。最后,采用多种指标进行评价。结果表明,基于目标提 取的图 像融合方法可以有效突出目标信息,提高图像的亮度和对比度,特别适于低能见度下的目标 检测与图像增强。 相似文献
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针对同一场景的红外与可见光图像,提出了基于非下采样均匀离散Curvelet 变换(NSUDCT)的图像融合方法。首先使用标记控制的分水岭分割(MCWS)算法对源图像进行区域分割,对各分割结果进行叠加得到联合区域图。然后对源图像进行非下采样均匀离散Curvelet 分解,分解后的低频系数采用区域对比度和区域标准差作为量测指标进行融合,高频方向系数使用基于局部能量的融合规则进行融合,并对融合系数做一致性检测。最后通过各频带融合系数重建得到融合图像。实验结果表明文中方法取得了比较好的视觉效果和量化数据,相比基于NSUDCT 的像素融合方法,此文方法的熵值提高了9.87%,交叉熵减少了68.04%,互信息提高了80%。 相似文献
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针对夜间汽车晕光现象引起的交通安全问题,从规避碰撞物的角度出发,设计了一种红外与可见光图像融合的视频抗晕光系统。系统通过对可见光图像和红外图像做MSR图像增强,解决了夜间可见光图像亮度低,暗处信息不易获取的问题,并提高了红外图像对比度,提升了融合图像的清晰度;通过YUV与小波变换结合的方式对增强后的可见光图像和红外图像进行融合,消除了晕光现象。实验结果的主客观分析表明:该融合算法比YUV与小波融合算法在熵、均值、平均梯度、标准差上分别提高了1.6%、13.5%、25.3%、0.6%,该系统不仅能有效消除晕光,还对融合后图像的亮度和暗处细节信息有较大提升,提高了夜间驾驶安全性。 相似文献
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目前,红外与可见光图像融合算法依然存在着对复杂场景适用性低、融合图像细节纹理信息大量丢失、对比度与清晰度不高等问题,针对上述存在的问题,本文结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)、残差网络(Residual Network,ResNet)与生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)提出一种N-RGAN模型。通过NSST变换将红外与可见光图像分解为高频子带和低频子带;对高频子带进行拼接并输入由残差模块改进过的生成器,并将源红外图像作为判决标准,以此提升网络融合性能与融合图像细节刻画以及目标凸显能力;对红外图像与可见光图像进行显著性特征提取,通过自适应加权对低频子带进行融合,提升图像对比度与清晰度;对高频子带的融合结果与低频子带的融合结果进行NSST逆变换,从而得到红外与可见光图像的融合结果。通过与各类算法的融合结果进行对比,本文所提方法在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、平均梯度(Average Gradient, AVG)、图像熵(Im... 相似文献
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提出了一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。首先,在Petrovi?多层级图像融合体系的基础上,在特征级信息中加入高频边缘分量,提高了融合质量;其次,分析了图像特点及目标的物理特性,提出了针对融合结果的对比度提升方法,进一步了提高融合质量。通过主观观察以及客观指标对比证明,该方法获得了优于其他比较方法的融合结果,并且对比度提升方法明显提高了各类方法的红外和可见光图像融合质量,效果好,具有广泛的适用性。 相似文献
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针对红外与可见光图像融合过程中细节信息的缺失、融合结果对比度较低等问题,提出一种基于显著性检测与多层潜在低秩表示的红外与可见光图像融合方法。首先,使用基于显著性检测的方法对红外与可见光图像进行预融合;然后,使用多层潜在低秩表示方法依次将红外图像、可见光图像和预融合图像分解为低秩层和细节层;其中细节层采用结构相似性和L2范数相结合的方法进行融合,低秩层使用基于能量属性的方法进行融合;最后,将低秩层和细节层的融合结果重构便得到最终的融合图像。文中将该方法与11种具有代表性的图像融合方法进行了评估比较,通过对比多组融合图像的主客观评价,其结果表明,相较于对比方法,本方法能够保留红外与可见光图像融合过程中源图像的有效细节,且融合结果具有较高的对比度,更符合人们的视觉理解。 相似文献
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为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法。使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度。将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像。实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果。 相似文献
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基于对比度塔形分解(CP)的图像融合方法具有良好的物理意义,却没有强调方向性的不足,为此提出了一种具有方向性的对比度金字塔图像融合方法.对多聚焦图像进行对比度塔形分解,利用方向滤波器组对高频加方向,得到不同方向的高频子分量.根据不同频率域特点,采用低频分量系数取加权平均、高频分量系数绝对值取大的融合规则,对分解后的子图像进行融合.结果表明:用提出方法得到的融合图像有较高的清晰度和空间分辨率.与基于CP和基于离散小波变换(DWT)的融合方法相比,提出的方法既能保持对比度的含义,又可提供2n个方向信息. 相似文献
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针对传统多尺度图像融合方法容易损失可见光图 像细节、弱化红外目标信息和降低图像对比度的 问题,基于二维经验模态分解(BEMD)和高斯模糊逻辑(GFL)的特性,提出了一种红 外与可见光 图像融合的算法。首先,使用BEMD对源图像进行分解,得到图像的本征模(高频成分)和 趋势项(低频 成分);其次,用GFL对趋势项进行恰当的融合,使用基于邻域特征的区域对比度法融合图 像的本征模; 最后,通过BEMD逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统的多尺度融合方法相比,在 主观上视觉上, 本文融合算法能够更有效地保留源可见光图像中的细节信息,并突出红外图像中的目标信息 ,提高融合图 像的质量;在客观评价指标上,本文融合算法的结果在信息熵(IE)、标准差(SD)、平均梯度(AG)、互 信息(MI)和空间频率(SF)5个客观指标上明显优于传统的多尺度融合方法。 相似文献
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提出了基于树状小波分解的多传感器图像融合方法,它能够在一定的能量准则下,自适应地根据图像特征进行子带分解和融合。对可见光图像与红外图像、可见光图像与毫米波图像进行融合的实验结果表明,所提出的方法比传统的金字塔形小波分解具有更好的融合效果。 相似文献
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为进一步提高红外与可见光融合图像的细节信息和整体对比度,降低伪影和噪声,考虑了红外与可见光图像的相关性,提出了一种基于联合低秩稀疏分解的红外与可见光图像融合方法。首先,利用联合低秩稀疏分解方法将红外和可见光源图像分别分解成共同低秩分量、特有低秩分量和特有稀疏分量;其次,利用非下采样Shearlet变换方法对特有低秩分量进行融合;然后,采用区域能量融合策略实现特有稀疏分量融合;最后,共有低秩分量与融合后的特有低秩分量和特有稀疏分量相加得到最终融合图像。在Nato-camp、Bristol Eden Project和TNO公共测试数据集上进行的实验测试了所提算法性能。实验结果表明,与其他9种融合方法相比,所提方法能够有效地提取红外图像中的目标信息和保留可见光图像的背景信息,熵、互信息、标准差、视觉信息保真度、差异相关系数之和和 Qy 客观评价指标明显优于对比方法。 相似文献
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为提高融合图像的视觉效果,并解决可见光图像受光线、天气等影响而成像不清导致的夜视背景弱的问题,本文基于方向导波提出了一种可见光与红外线图像的融合方法。首先,利用方向导波对可见光图像的内容进行增强,然后,利用方向导波的多尺度分解将可见光和红外线图像进行分解后再分别合成为小尺度层、大尺度层和基础层。在大尺度层的信息合成的过程中利用视觉基础上的正则参数将红外线图像的信息加入到可见光图像中去;在基础层的融合过程中采用基于能量保护与细节提取的融合规则。最后,将大尺度层、小尺度层与基础层合并为融合后的图像。实验结果表明所给方法在提高夜视背景、细节处理、能量保护等方面都有良好的效果。 相似文献
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给出了一种新的基于多尺度分解的像素级图像融合方法。该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像。该方法被成功地用于红外与可见光图像的融合处理。实验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于机器视觉。 相似文献