基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法,以红外和微光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合方法。首先结合红外和微光图像各自的特点,采用TNO法生成伪彩色融合图像(目标图像),很好地保留了图像的细节信息,然后选取一幅相近的参考图像,把目标图像和参考图像转换到YCbCr颜色空间进行各个通道一阶(均值)和二阶(标准差)统计量匹配的颜色传递,同时在Cr通道引入一个对比度增强因子来增强图像中的兴趣目标。实验结果表明,文中方法不仅使得夜视图像获得了如白天参考图像般自然、真实的色彩,而且提高了图像的细节,目标也更加突出,更有利于观察者对场景的理解。     

基于颜色对立空间的运动目标的阴影检测

利用背景差分法检测运动目标,目标阴影和目标本身均会被当作前景检测出来。针对上述问题,提出了基于颜色对立空间的运动目标阴影的检测方法。该方法首先将提取的前景图像由常见的RGB格式转换成CIELAB颜色对立空间格式,再分别对其L＊、a＊和b＊三个通道进行边缘检测。由于CIELAB颜色对立空间所具有的接近人类视觉的特性,用上述检测出的边缘进行相关的数学形态学的处理,便可检测出阴影。实验结果表明该方法便捷快速,能够有效检测出运动目标的阴影。     

基于颜色对比度增强的红外与微光图像彩色融合方法

针对用传统的颜色传递算法得到的彩色融合图像 存在目标与背景颜色相近、目标变淡的问题,提出了一种基于颜色对比度 增强的红外与微光图像彩色融合方法。首先对红外和微光图像进行 了伪彩色融合,然后对彩色参考图像与伪彩色融合图像进行了颜色传 递。其次,采用大津分割法分割出了微光图像中的目标信息,并得到了目标 区域。最后,在HSI颜色空间中利用目标区域对颜色传递后的融合图像 的H、S、I分量进行了调整,并得到了最终的融合图像。实验结果表明,利 用该方法得到的彩色融合图像具有目标与背景对比度高、细节丰富、色 彩较好等特点,可提高人眼对场景的理解和对目标的快速识别。     

基于深度学习的认知无线电调制参数估计

自动调制分类是电磁空间感知的一个关键问题，目前传统的识别技术很难适应复杂的信号情况。现有的调制分类算法大多忽略了不同特征之间的互补性和特征融合的重要性。基于此，提出一种用于自动调制分类的图像特征融合方法。该方法充分利用了不同图像特征之间的互补性，通过格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)方法将原始信号转换为图像，同时利用累积极坐标特征转换技术将接收到的信号从I-Q域转换为r-θ域，在r-θ域对原始信号进行特征编码然后转换为图像。使用深度学习对两种图像进行特征提取，将提取的特征融合后用作神经网络分类器的输入，以实现对多种类型信号的自动调制分类。实验结果表明，使用Swin-Transformer网络模型对转换后的图像进行分类，在信噪比大于4 dB的情况下，调制方法的识别率超过90%。     

基于改进Retinex算法增强夜视融合图像的颜色传递

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法。 本文利用颜色传递技术得到红外与微光融合 图像的自然彩色,在采用匹配邻域亮度均值和标准差颜色传递算法的基础上,提出了通过增 强夜视融合图 像的亮度-对比度来提高匹配精度,减小传统算法中由于亮度接近导致在颜色传递过程中的 误传现象。首先 利用像素平均法将红外和微光图像进行灰度融合;然后采用提出的改进多尺度Retinex增强 算法将融合图像 进行增强;最后在YCbCr颜色空间匹配灰度融合图像与参考彩色 图像亮度的均值和标准差,应用颜色传递 技术得到彩色夜视图像。实验结果表明,本文采用改进的多尺度Retinex算法使融合图像的 亮度-对比度得 到显著的提升,经过颜色传递后得到的彩色图像纹理细节清晰,目标背景对比度高,具有和 参考图像相近的真彩色。     

结构优化型颜色传递融合方法

提出一种红外和可见光图像的快速彩色图像融合算法:结构优化型颜色传递融合方法.算法直接用灰度融合图像和源多波段图像的差异信号构成源YCBCR分量,然后在YCBCR空间运用统计颜色传递技术形成一幅具有与目标图像相似色彩效果的彩色融合图像.文中从数学上证明了YUV等符合通用YCBCR空间模型的颜色空间也可以用于本文算法,所产...     

基于CPCT的彩色图像融合算法

彩色融合图像在场景深度感知、目标探测识别、减少判断时间等方面优于灰度融合图像,重点研究了红外与可见光彩色图像融合算法。针对经典的自然感图像融合算法中计算复杂度高、缺乏颜色恒常性问题,提出基于YUV颜色空间恒参数颜色传递(CPCT)图像融合算法,并通过栅栏、山丘、森林和城镇四组实验验证了本文算法在颜色恒常性和算法实时性上有较大改善。     

自然感色彩的可见光/红外控向金字塔融合

利用控向金字塔多分辨率且具有方向信息的特点,研究提出了基于控向金字塔分解的可见光与红外图像彩色融合方法。按照人眼对亮度与颜色感知的不同,在YUV颜色空间的亮度Y通道中,利用局部能量和匹配测度来保留波段间的显著信息和互补信息,在色差U、V通道中使用分解子带的线性组合,从而获得具有近自然感色彩的彩色融合图像,且使红外图像的热目标能够以鲜亮的橙黄色突出。通过灰度级图像融合客观评价参数和颜色数量的对比分析表明,该方法能保留可见光与红外图像的细节信息,并较大程度提升彩色融合的色彩表现和目标探测能力。     

多特征融合的图像目标跟踪方法

图像目标主要的两个特征是颜色特征和形状特征,为提高跟踪的准确性和鲁棒性,提出融合图像目标颜色和形状的多特征融合跟踪新方法。采用基于HSV空间的空间颜色概率直方图模型,以及灰度变换后的Hu不变矩模型,分别进行实时目标跟踪,然后采用自适应加权方法,完成图像目标最终跟踪位置的确定。经实验测试,该方法对图像目标受到复杂背景干扰,以及颜色变化、尺度变换以及亮度变化等情况都具有很强的鲁棒性,同时增强跟踪效果,提高了跟踪的有效率。     

基于改进颜色传递策略与NSCT的红外与可见光图像伪彩色融合

提出一种基于改进颜色传递策略与非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像伪彩色融合算法。首先,利用NSCT与基于清晰区域的Canny边缘检测算法获得灰度融合图。其次,将融合灰度图像插入Y通道,源图像与融合灰度图像之间的残差图像分别插入Cb、Cr通道以生成YCbCr源彩色图像。最后,利用本文设计的颜色传递模型对源彩色图像和目标图像进行色彩颜色统计匹配,同时,通过自适应颜色传递参数模型调整颜色传递参数。实验结果表明,本文提出的融合算法使得伪彩色融合图像不仅对比度高、传递色彩自然、可以较好地抑制色彩渗入图像目标,而且对目标图像质量要求不严格。     

多尺度融合与非线性颜色传递的微光与红外图像染色

Toet的夜视图像近自然色染色算法对各颜色分量使用了基于线性变换的颜色传递技术,染色结果易出现低对比度或过饱和现象,从而造成细节信息的损失。针对此问题,提出了结合多尺度融合与非线性颜色传递的微光与红外图像染色算法。选用亮度与色彩分离的YCbCr颜色空间进行染色,其中Y分量应用基于冗余小波变换的可增强感兴趣目标的融合方法构造得到,对Cb、Cr分量使用基于直方图匹配的非线性颜色传递方法实现染色。实验结果表明,本文方法可有效防止染色过程中出现的低对比度或过饱和现象,能获得纹理细节更清晰,目标更显著的染色图像。     

一种新的De Bruijn彩色结构光解码技术研究

 为了有效地对De Bruijn彩色结构光编码图像进行高精度的解码,提出了一种新的解码方法,该方法包括基于梯度分析的中心彩色条纹提取方法、基于聚类分析的颜色分类方法和基于双梯度多通道动态规划的特征点匹配方法.该方法适用于每类颜色的像素点成线性分布的调制后结构光图像,能够有效地消除颜色干扰;同时充分利用局部邻域信息,有效地解决了特征点的匹配问题,提高了解码精度.实验表明该方法在不需要假定待测物体全表面单调和严格限制其连续性的条件下,可以有效地改善解码精度,具有较强的鲁棒性.     

基于感知颜色空间的灰度可见光与红外图像融合算法

针对灰度红外热像图和可见光图像的融合问题,提出了一种基于感知颜色空间的新的图像融合算法.该算法基于IHS色空间建立红外源图像灰度级与色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系,并根据可见光图像的边缘信息对亮度进行融合,最后通过矩阵转换,得到融合图像的RGB值.实验结果表明:该算法可以有效地融合红外热像图和可见光图像,融合图像不仅保留了环境细节,而且突出了目标,具有良好的目视效果.     

颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法

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.     

夜视图像局部颜色传递算法

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性,局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题,提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先,采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合;其次,对得到的融合图像进行非线性扩散,扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割;然后,在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递;最后,把得到的彩色图像块组合成一幅图像,随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明,文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。     

可见光与红外CPCT彩色图像融合研究与实现

研究了红外和可见光图像融合、融合质量客观评价以及融合目标跟踪三个方面。针对当前基于颜色传递的彩色图像融合中融合图像缺乏颜色恒常性的问题,着重分析研究颜色传递过程中参考图像如何影响融合效果,并提出基于恒参数颜色传递(CPCT)彩色图像融合的改进算法。然后,分析了彩色融合图像的客观评价方法,对各种客观评价指标与主观评价的一致性进行对比总结。最后,以目标跟踪作为红外和可见光图像融合应用,针对红外小目标跟踪出现的相似背景干扰问题,结合基于CPCT的图像融合算法,研究了基于CPCT彩色融合图像的粒子滤波目标跟踪算法。     

基于波前编码的大焦深弹载双色红外探测系统

波前编码技术通过在光学系统光瞳位置加入特殊的相位掩模板,对目标信号光波进行编码调制,并在图像处理端对该编码信号进行解码而恢复原图像,由于被编码调制后的波前对离焦等像差的不敏感度扩大了十数倍,能显著扩大光学系统焦深。因此,波前编码技术能在编码与解码之间解决恶劣力热条件或多色制导体制对弹载红外探测系统带来的离焦和对准误差。文中基于波前编码扩大焦深基本原理,对一长长双色红外光学系统进行了10倍焦深扩大的波前编码像差钝化设计。集成样机后,进行了波前编码成像实验。以小孔点靶编码像作为PSF解码10倍离焦位置处的十字靶和四条靶图像,十字靶和四条靶解码图像清晰可辨,证明波前编码技术对于系统像差或离焦像差的抑制是有效的。最后,对波前编码成像效果进行了分析:解码图像的水波纹是由于空间采样PSF不足导致的,可提取不同视场位置PSF,使用空间变化解码算法实现条纹消除;由于解码图像会在放大信号的同时放大噪声,因此,解码算法需要进一步研究噪声抑制算法,以期满足弹载高能量、高信噪比应用的要求。     

基于YCBCR空间颜色传递的融合图像目标检测算法

针对融合图像采用帧间差法检测目标时会出现背景噪声的缺陷,在红外与可见光图像利用小波变换融合后,将彩色参考图像与融合图像在YCBCR空间进行颜色传递的基础上,提出了一种采用帧间差法和形态学相结合的运动目标检测方法.该算法得到的目标轮廓清晰、更易于识别,并且其中热目标呈红色,冷目标呈蓝色.同时实验结果表明在目标检测的过程中...     

彩色伪随机编码结构光解码方法研究

在采用伪随机序列生成彩色条纹作为投影图像的基 础上提出了一种对彩色伪随化编码结构光三步 解码新方法。首先,建立向量梯度算子将Canny算子推广到彩色多通道图像,对彩色带状图 像进行彩色边缘检测,确 定边缘特征的位置信息;其次,采用引导式K-means聚类算法和 颜色分辨能力较强的颜色不变量对图像进行颜色识 别和分类,继而获得边缘特征的颜色信息;最后,提出分步窗口匹配算法对边缘特征序列进 行匹配,从而确立拍摄 图像和投射图像上的边缘特征的对应性。实验结果表明,提出的解码方法在不需要假定被测 物体表面颜色和纹理结 构的条件下,依然能够有效地提高解码的精度,具有较强的鲁棒性。     

一种微光与红外图像彩色融合方法

微光夜视仪和红外热像仪这两种图像传感器互补的成像特性可以使它们在几乎任何条件渊昼/夜/烟/雾）下观察场景。针对微光与红外图像,提出了一种彩色融合算法,可以使融合图像有相对自然真实的颜色感觉。首先用中心-环绕拮抗彩色融合算法产生彩色源图像,然后在YCbCr 颜色空间中让源图像的直方图与参考图像的相匹配。为了增强融合图像的对比度,可以先用灰度融合图像代替亮度分量,然后进行直方图匹配。仿真结果表明文中提出的方法可以使融合图像接近自然真实的颜色感觉,易于分辨识别目标,从而提高观察者或机器视觉系统的工作效率,增强对总体形势的意识能力。