基于整体变分的红外和可见光图像融合

针对红外与可见光的融合图像存在对比度低、场景细节信息不清晰的问题,提出基于整体变分的红外和可见光图像融合方法。该方法将每次迭代后的融合图像分别与可见光和红外图像进行差分运算,作为整体变分模型的正则项和保真项。同时,引入关于红外图像的非增扩散函数来引导扩散,抑制红外图像边缘信息的平滑,从而把图像融合问题转化为图像去噪问题,最终转化为一个泛函求极值问题。实验结果从视觉质量及客观评价上验证了该方法的有效性。     

基于红外目标分割的图像融合方法研究

针对红外图像中目标图像灰度分布集中,微光图像灰度分布相对均匀的特点,提出了一种先提取红外图像中的热目标,然后以微光图像为背景进行图像融合的方法.实验结果表明,该方法在保留微光图像高空间分辨率和丰富纹理细节信息的同时,又突出了红外图像中的热目标.     

基于稀疏表示和色彩传递的图像融合与彩色化

针对红外图像和微光图像的特点,提出一种基于稀疏表示和色彩传递的双波段图像融合与彩色化方法。该方法首先采用改进的基于K_SVD的分块稀疏表示获得红外与微光图像的稀疏融合图像,然后在YUV空间采用基于色彩传递的自然感彩色夜视处理技术,对红外与微光图像进行彩色化融合,最后用稀疏融合图像的灰度值代替彩色融合图像的Y分量,从而实现双波段图像的融合与彩色化。实验表明,本文提出的彩色融合算法能够综合红外与微光特征信息,且使图像具有最佳的亮度对比和细节信息,图像色彩更易于人眼观察。     

红外与微光图像开窗配准融合处理方法

为解决图像实时融合以及红外与微光图像视场大小不一致等问题,提出一种基于仿射变换的红外与微光图像开窗配准融合处理方法。首先以大视场微光图像为背景,对图像中人眼感兴趣的目标区域信息进行开窗,窗口的大小由系统硬件速度和配准融合算法的运算量决定,然后在相同的目标窗口区域,通过双线性插值和仿射变换建立一种红外与微光图像各个像素点的对应匹配关系来完成窗口图像的快速配准与融合,实验对开窗融合结果进行了分析与评价。结果表明,该方法在满足人眼观察需求的条件下既减小图像融合处理数据,又保留了重要的细节融合信息,有效地提高了图像融合的实时性,对兼顾硬件速度与实时性要求的图像融合系统具有较高的应用价值。     

微光图像与红外图像融合技术研究

图像融合技术在微光和红外图像处理中得到了广泛的应用.为了深入理解图像融合技术以及融合后的图像质量,首先分析了微光和红外图像的融合技术,对微光和红外图像进行了预处理,分析了微光和红外成像过程、图像增强技术、特征提取方法、图像配准等.重点研究了拉普拉斯图像融合、对比度调制融合、基于小波分解的图像融合技术.最后通过实验对这几种融合技术进行了比较,结果显示融合后的图像质量得到了改善,突出了目标轮廓和细节,方便了目标识别.     

基于拮抗视觉特性的多波段彩色夜视融合方法研究

以差分高斯函数(DOG)模拟人眼视网膜中的同心圆拮抗特性,分析了基于DOG的ON-中心OFF-周边分离网络(CSSN)平衡方程,发现其有增强反差、突出边缘和压缩动态范围的特点.将CSSN平衡方程应用于夜视图像的增强与融合,取到了保留图像间共有信息、增强互补信息的作用.提出了以CSSN平衡方程为基础的多种彩色夜视融合结构,包括双波段微光、微光/长波红外、中/长波红外、微光/中/长波红外,其中的彩色映射规则用色彩的冷暖突出红外图像的冷热目标、细节丰富的微光图像作为绿色背景.仿真结果表明,这些融合结构均获得了色彩自然的彩色融合效果.     

一种基于生成对抗网络与注意力机制的可见光和红外图像融合方法

针对低照度可见光图像中目标难以识别的问题,提出了一种新的基于生成对抗网络的可见光和红外图像的融合方法,该方法可直接用于RGB三通道的可见光图像和单通道红外图像的融合。在生成对抗网络中,生成器采用具有编码层和解码层的U-Net结构,判别器采用马尔科夫判别器,并引入注意力机制模块,使得融合图像可以更关注红外图像上的高强度信息。实验结果表明,该方法在维持可见光图像细节纹理信息的同时,引入红外图像的主要目标信息,生成视觉效果良好、目标辨识度高的融合图像,并在信息熵、结构相似性等多项客观指标上表现良好。     

基于显著性的多波段图像同步融合方法

针对多波段融合图像存在对比度低、显著目标不突出的问题,本文提出了一种基于显著性的多波段图像同步融合方法。首先,近红外图像被用来作为数据保真项,红外图像和可见光图像分别为融合结果提供红外显著信息和细节信息;其次,基于视觉显著的红外显著区域提取方法被用来构造权重图,以克服融合结果显著区域不突出和边缘模糊问题;最后,采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers, ADMM）来求解模型,得到融合结果。研究结果表明,较于代表性图像融合算法,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,并在多项客观评价指标上优于代表性算法。     

基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合

为了同时保留红外图像的特征信息和可见光图像的细节信息,提出了一种基于对比度金字塔的非对称红外与可见光图像融合方法。首先,使用对比度金字塔对红外与可见光图像进行高频与低频信息分解,然后对高频部分采用绝对值取大方法进行融合,对于低频部分采用基于双边滤波的方法对红外与可见光图像进行非对称的处理;其次,使用对比度金字塔的逆变换得到融合后图像。对融合图像进行主观视觉和客观指标评价,结果表明该算法在突出目标特征信息和保留细节特征方面表现优异。     

目标增强的红外与微光图像融合算法

对于红外与微光图像融合,虽给为观察者提供了更多的图像信息,但是同时由于过多的背景信息反而掩盖了重要的目标信息,为了兼顾背景信息丰富和增强目标的需求,提出了一种新的目标增强的融合算法,首先改进了传统的顶帽变换算法,用来增强红外图像的目标信息,同时去除一些冗余的红外背景信息,然后利用人眼对颜色的敏感特性,将微光图像与红外图像通过色彩映射公式映射到相应的色彩空间进行融合,结果显示,该算法不但能提供丰富背景信息,同时也增强了重要的目标信息。     

基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contourlet变换后的低频和高频部分融合目的的不同,对得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用窗口邻域移动模板逐一计算相应区域Contourlet系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的准则,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在Contourlet系数域内进行选择性融合,通过Contourlet和亮度-色调-饱和度(IHS)逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。采用Landsat TM多光谱和SPOT全色图像进行的融合实验结果表明:提出的算法在显著提高空间分辨率的同时,又能很好地保持原始图像的光谱特征,并优于传统的融合方法。     

改进生成对抗网络实现红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合技术能够同时提供红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节信息,在智能监控、目标探测和跟踪等领域具有广泛的应用。两种图像基于不同的成像原理,如何融合各自图像的优点并保证图像不失真是融合技术的关键,传统融合算法只是叠加图像信息而忽略了图像的语义信息。针对该问题,提出了一种改进的生成对抗网络,生成器设计了局部细节特征和全局语义特征两路分支捕获源图像的细节和语义信息;在判别器中引入谱归一化模块,解决传统生成对抗网络不易训练的问题,加速网络收敛;引入了感知损失,保持融合图像与源图像的结构相似性,进一步提升了融合精度。实验结果表明,提出的方法在主观评价与客观指标上均优于其他代表性方法,对比基于全变分模型方法,平均梯度和空间频率分别提升了55.84%和49.95%。     

联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法.首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼...     

基于目标提取与NSCT的图像融合技术研究

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。     

一种改进的可见光与红外图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,提出一种基于加权对比度和局部熵相结合的多分辨图像融合算法.利用小波变换得到待融合图像的多分辨结构,在图像多分辨结构相应各级上采取不同的融合规则,得到融合图像的多分辨结构,利用小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息的同时,融合了红外图像对热目标比较敏感的特点,提高了图像的可判读性.     

一种基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为使融合后的多光谱图像尽可能保持原多光谱图像光谱特性的同时提高空间质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和多尺度边缘检测的融合算法。介绍了非采样Contourlet变换和多尺度边缘检测;设计了基于多尺度边缘检测、直接替代的高频、低频子带融合规则;用QuickBird卫星高分辨率遥感图像进行仿真实验。实验结果表明该算法能够在保持光谱信息的同时注入更丰富的空间细节信息,优于传统的Wavelet变换法和Contourlet变换法。     

Fusion of Infrared and Visible Images Based on Infrared Object Extraction

The ideal fused results of infrared and visible images, should contain the important infrared objects, and preserve the visible textural detail information as much as possible. The fused images are more consistent with human visual perception effect. For this purpose, a novel infrared and visible image fusion framework is proposed. Under the guidance of the model, the source images are decomposed into large-scale edge, small-scale textural detail and coarse-scale base level information. Among which, the large-scale edge information contains the main infrared features, on this basis, the infrared image is further segmented into the object, transition and background regions by OTSU multi-threshold segmentation algorithm. In the end, the fused weights for the decomposed sub-information are determined by the segmented results, so that, the infrared object information can be effectively injected into the fused image, and the important visible textural detail information can be preserved as much as possible in the fused image. Experimental results show that, the proposed method can not only highlight the infrared objects, but also preserve the visual information in the visible image as much as possible. The fused results are superior to the commonly used representative fusion methods, both in subjective perception and objective evaluation.     

一种新的自适应图像增强融合算法

提出了一种新的自适应图像增强融合算法,算法将输入图像分解为反映图像平均照度特征的低频分量和反映图像对比度特征的高频分量图像,基于局部灰度方差增强因子和非线性投影变换因子进行自适应图像增强处理,基于局部能量、局部归一化互相关融合测度和加权融合算子对增强后的图像进行特征提取和重构,得到融合图像.有效地将输入图像细节特征传递组合到融合图像中.     

基于双层次决策规则的红外与可见光图像融合

针对传统可见光和红外图像融合方法存在融合图像中缺失方向性信息和各向异性信息的问题,提出了一种基于双层次决策规则的红外与可见光图像融合方法。该方法将各向异性扩散(Anisotropic Diffusion,AD)和极值规则进行融合,首先通过AD滤波器将每个输入的源图像分解为近似层和细节层。然后将双层次融合决策规则分别应用于细节层和近似层,以保留光谱信息和结构信息,最后使用结构相似性指数(SSIM)、平均梯度(AG)和信息熵(IE)对融合图像的图像质量进行评估。实验结果表明,相比现有其他图像融合方法,所提方法的融合图像中具有更多的信息并有效减少了伪影现象,验证了所提出方法的有效性。