基于NSST和CS的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像需要实时融合的特点,提出一种降低算法复杂度的基于非降采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform)和压缩感知域的红外与可见光图像融合算法。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,分别得到低频系数和各带通方向子带系数。对低频子带系数采用基于目标特征的加权平均融合规则;压缩感知理论的测量矩阵采用哈达马阶快速沃尔什矩阵,对细节信息保留较多的各带通子带系数进行观测测量,得到更稀疏的各带通子带系数测量值,对此测量值采用基于区域方差选大的融合规则得到融合测量值,运用基于增广的拉格朗日乘子和交叠方向恢复算法对融合测量值进行重构得到近似精确的各带通子带融合系数,最后对低频子带融合系数和各带通方向子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。     

红外和可见光图像高效融合的人工智能技术研究

为提升红外和可见光图像融合后图像的清晰度和细节信息的丰富程度,提出了基于人工智能技术的红外和可见光图像融合方法.通过NSCT变换分别将红外图像和可见光图像分解成低频低通子带和高频带通子带两个部分,采用低频系数加权平均求均值的选择方法、系数值选大法与局部区域融合规则相结合的方法,完成低频低通子带的图像和高频带通子带图像的...     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法

提出了一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法.首先,对图像作Contourlet变换,得到一个低频子带和一系列高频方向子带.其次,对低频子带系数采用基于边缘的规则来融合,而对于高频方向子带系数,采用基于一种基于Contonrlet局部系数相关性的规则来进行融合.最后,对融合系数进行非子采样Contourlet逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对可见光、红外图像融合十分有效,能较好地提取原始图像中的边缘方向信息和几何特征.     

基于局部能量与模糊逻辑的红外偏振图像融合

针对红外偏振与红外光强图像的成像特征差异,提出了一种基于 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的红外偏振与红外光强图像的新融合算法.该算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频子带图像采用局部能量融合规则,融合后再对低频融合图像进行直方图均衡化处理,而对高频方向子带图像采用了模糊逻辑,根据各图像的特征差异来分别选择基于像素、基于区域和加权平均的融合规则,再对得到的各个子带图像进行NSCT重构,从而得到最终的融合图像.通过实验仿真表明本文算法能有效的融合源图像的互补信息,使得该算法在目标识别中具有一定的优势和现实意义.     

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。     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先对原始图像分别进行非采样Contourlet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数。对低频子带系数,采用加权平均的融合规则;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则。最后经非采样Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善。     

基于多尺度方向局部极值滤波和ASR的图像融合

为了更好地提取源图像的边缘和方向信息,充分利用边缘保持滤波器的保边缘特性和方向滤波器有效提取方向信息的能力,提出一种基于局部极值滤波和非下采样方向滤波器的多尺度方向局部极值滤波图像融合方法。源图像经多尺度方向局部极值滤波,得到低频子带以及一系列的高频方向细节子带,对低频子带系数提出一种基于自适应稀疏表示(ASR)的融合规则,采用空间频率与l1范数相结合的策略得到融合的稀疏表示系数,对高频方向细节子带系数提出一种基于改进拉普拉斯能量和匹配度的选择与加权平均相结合的融合策略。实验结果表明,本方法能够有效提取源图像的边缘等细节信息,融合结果对比度更高,具有更好的主观视觉效果,其客观评价指标也优于传统的图像融合方法。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光图像在融合时亮点目标易丢失且背景信息不够清晰的问题,提出基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与局部区域融合规则相结合的红外与可见光图像融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,对低频子带系数采用加权平均取均值的融合规则,对高频子带系数采用系数值选大与局部均方差相结合的融合规则,将前两步得到的系数进行逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉效果和客观评价方面,该融合算法都是有效的且可得到比参考融合算法更为理想的融合图像。     

基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合

利用均匀离散曲波变换（UDCT）多尺度、多方向、低冗余等特征,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先使用UDCT对源图像进行多频带分解;然后根据多聚焦图像的特点,对分解后的低频子带系数运用一种基于改进拉普拉斯和算子的方案进行融合,对高频方向子带系数运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;最后重建各子带系数得到融合图像。实验结果表明:所提方法可以有效地融合源图像中的方向信息和细节特征,同时抑制了融合图像中的伪Gibbs现象;与基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换以及轮廓波变换的图像融合方法相比,该方法取得了更好的视觉效果和量化结果。     

自适应标准差特征的压缩感知图像融合

针对传统压缩域融合算法单一、融合效果不佳的问题,文中提出了结合图像高频特征的自适应融合规则。首先,对融合图像进行 NSCT变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量融合规则,以获取较传统低频系数处理更好的融合效果; 由于分解后的高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过 CS 进行压缩后自适应选择融合规则,最后对重构系数进行 NSCT逆变换。实验结果表明：与传统经典算法相比,新方法兼顾了待融合图像的背景信息和红外目标信息,有效提高了图像的融合效果。     

基于四阶相关系数的NSCT域红外与可见光图像融合

采用非下采样Contourlet变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数;最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合算法能更好地保留目标信息,同时也显著地提高了图像的信息量,在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。     

基于NSCT的自适应多判决图像融合方法

针对传统的融合方法对于红外图像目标信息和可见光图像丰富的背景信息无法有效地保留到融合图像的问题,提出一种基于NSCT变换的自适应多判决红外与可见光图像融合方法。首先,将来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT多尺度、多方向分解;然后,分别对高低频系数采取不同的融合规则：低频系数采用基于区域能量调节因子自适应加权的方法,对高频系数采用混合的融合方法,即对于高层,采用像素点绝对值选大的融合方法,对于低层采用基于对比度的多判决融合方法;最后,将得到的高低频融合系数进行逆NSCT变换得到融合图像。实验结果表明,经主客观评价,本文提出的融合方法优于文中其他基于多尺度分析的图像融合方法,可得到更理想的融合图像。     

基于CRF预分割和NSCT的多聚焦图像融合

针对基于多尺度分解的图像融合算法在提高图像模糊区域质量的同时却降低了清晰区域质量的问题,提出了一种结合CRF预分割与NSCT的多聚焦图像融合算法.该算法首先利用条件随机场概率模型对图像进行预分割,将图像预分割为清晰区域、模糊区域和两者的交界区域;然后对图像进行NSCT分解,低频子带系数采用加稀疏约束的非负矩阵分解算法融合,高频子带系数,在交界区域采用方向特征对比度的方法融合,在非交界区域选取清晰度高的系数融合.最后经NSCT逆变换得到最终的融合图像.该方法的融合效果在提高了图像清晰度的同时又有效保持了图像的边缘信息.     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

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NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。     

shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。