基于Tetrolet变换的近红外与彩色可见光图像融合算法研究

针对近红外与彩色可见光图像融合后出现的对比度降低、细节丢失、颜色失真等问题,提出一种基于Tetrolet变换和自适应脉冲耦合神经网络PCNN(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的近红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光源图像转换到各个分量相对独立的HSI空间(HSI-Hue Saturation Intensity),将其亮度分量与近红外图像进行Tetrolet分解,对分解后得到的低频系数,提出一种从给定不完备数据集中寻找潜在分布最大似然估计的期望最大算法融合规则;对分解后得到的高频系数,采用一种Sobel算子自动调节阈值的自适应PCNN模型作为融合规则;处理后的高低频图像经Tetrolet逆变换作为融合后的亮度图像,提出一种饱和度分量自适应拉伸方法来解决图像饱和度下降的问题。处理后的各个分量反向映射到RGB空间,完成融合。将本文算法与多种高效融合算法进行对比分析,实验表明,本方法取得的图像,细节清晰,色彩对比度得到提升,在图像饱和度、颜色恢复性能、结构相似性和对比度等客观评价指标上均具有明显的优势。     

基于模糊逻辑与NSCT的彩色图像融合

针对灰度融合图像色彩单一,视觉效果不佳的问题,提出了一种基于NSCT变换与模糊逻辑的多聚焦彩色图像融合算法。首先对彩色图像进行IHS变换,然后对亮度分量I进行NSCT分解,采用高斯隶属度函数确定低频分量自适应加权系数,对高频系数采用"模值取大"的融合准则进行融合,再通过NSCT逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色度分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法得到的融合图像色彩鲜明、边缘细节清晰、更加符合人眼视觉。     

基于颜色空间的单幅图像去雾算法

为改善雾天图像对比度差、能见度低的特点,本文结合雾天成像模型和暗原色先验规律,在颜色空间的基础上提出了一种去雾新算法。首先,在RGB颜色空间,根据暗原色先验规律估计出空气光,然后将图像从RGB颜色空间转换到HSI和HSV颜色空间,再对HSV空间下的明度分量运用大气散射模型进行去雾处理,最后再对HSI空间下的饱和度分量进行校正,最终得到去雾之后的图像。通过该算法能得到清晰化的图像,并且该算法较之传统的单幅图像去雾方法,速度更快、效果更自然。     

基于信息量制约的遥感图像融合算法

为了改善遥感图像的融合质量,制定了信息量制约法则用于获取融合遥感图像。利用亮度－色调－饱和度(IHS)变换从多光谱(MS)图像中获取亮度(I)分量。基于非下采样剪切波变换(NSST),获取I分量与全色(PAN)图像完成分解,得到I分量与PAN图像的高低频系数。最后,利用低频系数的均值以及区域能量信息,建立信息量制约法则,分析不同低频系数对融合系数的影响程度,设计不同的融合方法对这些低频系数进行融合。采用改进的平均梯度度量模型完成高频系数融合。通过NSST逆变换对计算融合后的高低频系数,输出新的亮度分量,将其与原始的色调(H)、饱和度(S)分量组合,通过IHS逆变换,获取融合结果。实验数据显示,相对已有的融合算法,所提算法的融合图像所含的信息量更为丰富,且光谱扭曲度更小。     

基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合

针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。     

基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合

提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果.     

基于亮度分量的多聚焦彩色图像融合

针对小波变换在图像融合中的平移变性和有限的方向选择性等缺陷和多聚焦彩色图像融合的复杂性,将Q-Shift双树复小波变换应用于多聚焦彩色图像融合.首先对IHS模型的亮度分量I进行Q-Shift双树复小波分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的高频系数和低频系数采用"选择取大"的融合准则进行融合和逆变换,得到融合后的亮度分量,再根据融合前后亮度分量值的接近程度来确定融合后的色调分量和饱和度分量,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过对实验评估指标信息熵、平均梯度、方差和相关系数等实验值的比较,所研究方法的各参数值都得到了很好的体现,获得了较好的融合效果.     

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Contourlet变换的彩色图像融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法.     

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和改进PCNN的医学图像融合

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种 基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的多模态医学图 像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行多尺度、多方向分解,得到 低频子带系数和高频子带系数;其 次,低频子带系数由区域能量和方差求取区域特征,采用基于区域特征加权的方式进行融合 ;高频内层子 带系数先通过PCNN求出区域点火特性,再与平均梯度加权的方式进行选择,高频外层子 带系数采用区 域绝对值取大的融合规则;最后,通过逆NSST重构图像。实验结果表明:与常用融合 规则对比,在 主观效果上,本文的融合图像可以保留源图像的边缘信息,得到更好的视觉效果;在客观指 标上,本文方法 融合得到的图像在互信息(MI)、边缘评价因子(QAB/F)和 结构相似度(SSIM)等客观评价指标上取得更好的效果。     

Practical remote sensing image fusion method based on guided filter and improved SML in the NSST domain

Due to the different characteristics of image modality, the panchromatic (PAN) and multispectral (MS) images include complementary and redundancy information in the spatial and spectral resolutions. Image fusion is an effective way to integrate the source PAN and MS images to obtain high-resolution MS image. In this paper, a novel remote sensing image fusion scheme in non-subsample Shearlet transform (NSST) domain is presented. An enhancement strategy is designed to solve the insufficiency of spatial detail in multiresolution analysis (MRA)-based methods after the intensity–hue–saturation (IHS) color space transform. Then, in the NSST fusion process, a guided filter-based low-frequency coefficient fusion rule and an improved sum-modified-Laplacian (SML)-based high-frequency coefficient fusion rule are proposed. The final fused image can be obtained through the inverse NSST transform and inverse IHS transform. Two different groups of satellite dataset are utilized to evaluate the fusion performance. The experiment results demonstrate that the proposed approach can achieve more spatial details and less spectral distortion compared with the existing methods regarding both the visual quality and the objective measurements.     

基于NSST域混合滤波与改进边缘检测PCNN的医学图像融合

针对传统医学图像融合中存在细节模糊、能量保存不完整、运行时间长等问题,提出一种基于非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform, NSST)域混合滤波与改进边缘检测脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的医学图像融合方法。首先,利用YUV模型进行颜色空间转换分离出亮度通道Y,接着利用混合滤波分别对源核磁共振(magnetic resonance imaging, MRI)图像和亮度通道的灰度图像进行不同程度的增强。其次,采用NSST对增强后的MRI和亮度通道的灰度图像进行分解,得到高低频子带。低频子带使用修正的拉普拉斯能量和(weighted sum of eight-neighborhood-based modified Laplacian,WSEML)与局部区域能量加权和(weight local energy,WLE)的融合策略,高频子带采用改进边缘检测PCNN的融合策略。最后,经NSST逆变换得到融合图像。通过与其他6种融合方法对比,本文方法可以有效提高图像融合过程中的细节提取和能量保存,且...     

基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合

针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。     

彩色多聚焦图像邻域融合算法的改进

针对彩色多聚焦图像融合存在色彩分布不均、斑效应问题,提出一种图像空间信息和颜色信息分离研究的改进算法。首先对源图像进行HSV变换并分离各分量,然后表示空间信息的V分量进行小波分解,最高分解层高频系数选用基于邻域的对比度取大融合规则,而其余分解系数选取基于邻域梯度的加权融合规则。其次重构得到融合图像V分量,表示颜色信息的H、S分量采用源图像与融合图像间V分量欧氏距离取小规则,最后进行HSV逆变换得到融合图像。经MATLAB仿真,该算法可有效缓解融合图像色彩分布不均及斑效应现象。