基于曲波变换的红外与可见光图像融合算法

针对小波不能有效捕捉图像轮廓的不足,提出一种基于第2代曲波变换的图像融合算法。近似分量计算采用加权平均融合规则,细节分量计算采用像素级多分辨率融合扩展框架和对比敏感带通函数融合规则。实验结果表明,该算法在保留源图像边缘轮廓、抑制噪声方面均优于小波,融合图像更符合人眼视觉特性。     

基于曲波变换的红外/可见光图像融合

和小波变换相比较,曲波变换能更好地表示图像的边缘信息.在此基础上给出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并将其应用于红外和可见光图像融合.首先,对红外图像和可见光图像分别进行曲波变换,得到两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.在对源图像的各分量融合时,对低频分量采用平均加权进行融合.对高频分量采用取绝对值较大的方法进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和基于小波变换的融合算法相比较,该算法较好地保留了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于IHS和小波变换的可见光与红外图像融合

针对红外与可见光图像所表现的目标特征不同,提出了一种基于IHS和小波变换的图像融合方法.首先对可见光图像进行IHS 变换得到亮度I、色度H、饱和度S 3个分量,再对红外图像进行灰度变换;然后对亮度分量和已变换红外图像进行小波分解,对低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则;最后进行IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,优于传统的 IHS变换法和小波变换方法.该方法保留了可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息,同时融合了在可见光图像中看不到而在红外图像里可以观察到的热目标.     

基于双正交多小波的红外和可见光图像融合

利用双正交单小波的对称性和良好的滤波性能，给出了具有GMPs (Good Multifilter Properties)的双正交多小波滤波器，对其经过平衡处理后，结合Burt提出的选择和平均的融合方案，对可见光图像和红外图像进行了融合实验，充分利用红外波段和可见光波段的信息互补性，达到便于观察的目的。仿真结果表明该方法能取得较好的融合效果。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合技术研究

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像的融合算法。采用对低频系数取平均,对高频系数中最大分解尺度选择系数最大值,其他尺度系数采用局部方差最大的规则,通过对所得到的融合系数进行逆变换即可得到融合后的图像。实验表明:该算法结合了NSCT的多尺度、多方向和平移不变性的优点,能够更好地提取源图像特征,增强融合图像的空间细节表现能力。融合后的图像具有较好的主观视觉效果,标准差和熵值较传统的融合方法有所提高。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合算法。采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解;分别采用基于局部能量和区域特征的融合规则得到融合图像的低频子带系数和带通方向子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够获得较理想的融合图像,其融合效果优于基于Contourlet变换的图像融合算法。     

基于Curvelet变换的红外与彩色可见光图像融合算法

提出了基于二代Curvelet变换的红外与彩色可见光图像的融合算法。首先对彩色可见光图像进行IV1V2颜色空间变换提取亮度分量,然后对彩色图像的亮度分量和红外图像应用Curvelet变换,对低频系数应用亮度重映射技术后采用加权平均的融合规则,高频系数则采用取大融合规则,再对融合系数应用Curvelet逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验对比表明,相对于对传统融合算法中强度较高的源图像会淹没另一方背景纹理及细节的问题,该算法能有效提高红外光谱信息的充分融合,获得了视觉效果更好、综合指标更优的融合图像。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

提出一种基于非下采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法。该方法对源图像经非下采样Contourlet变换分解后的高频系数,考虑不同传感器的成像机理进行活性度量,并结合多分辨率系数间相关性来实现加权融合;低频系数则通过一种局部梯度进行活性度量,再采用加权与选择相结合的规则实现融合。最后,通过非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于小波变换的红外显微图像融合

图像融合是指把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便达到进行目标监视与识别等目的.本文提出了基于小波变换的图像融合方法,并分析了可见光与红外的显微图像的融合结果.结果融合效果不错,结果图像比较清晰,在一图像中即可得到比较完整的信息.因而,这一方法具有广阔的应用前景.     

基于二代Curvelet变换与MPCA的可见光与红外图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代Curvelet变换与模块化主成分分析(MPCA)的图像融合新方法。首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度和方向下的粗细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对粗尺度系数的选择,采用基于模块化主成分分析(MPCA)的融合规则,确定融合权值,而对不同尺度与方向下的细尺度系数的选择,采用基于局部区域能量的融合规则;最后经Curvelet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,在主观视觉效果与客观评价指标上均取得了较好的融合效果,是一种可行有效的图像融合算法。     

基于图像融合的红外弱小目标增强方法研究*

提出了一种使用图像融合进行红外弱小目标增强的算法,该算法采用两次融合结构。在一次融合中,使用简单图像融合方法将连续多帧图像进行融合以减少数据量并抑制噪声;在二次融合中,将一次融合的结果进行多尺度分解并对分解所得低频和各高频部分分别进行融合。对比了二次融合中使用小波变换、轮廓波变换、非下采样轮廓波变换等多尺度分解方法的融合效果。仿真实验结果表明了该方法的正确性,实现了对红外弱小目标的有效增强。     

基于小波融合的射线图像增强算法*

提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均值作为融合后的低频系数,高频图像根据梯度和一致性检测确定融合规则,调整高频小波系数大小,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且优于传统的射线图像增强方法。     

基于人眼视觉特性的红外图像细节增强

由于红外成像的机理和探测器的限制,使得红外图像具有对比度低以及边缘模糊的特点。导致红外图像不适合被人眼及机器观察。传统的红外图像增强方法由于没有考虑人眼的因素,导致仍然不适合被人眼观察。本文结合分层思想提出一种基于人眼视觉的红外图像细节的增强的方法。该方法首先利用双边滤波器将图像分成包含图像低频概貌信息的基础层和包含图像高频细节信息的细节层。基础层的处理是运用人眼视觉特性的方法将其映射到显示器可显示范围内。细节层的处理是应用了自适应增益的方法对细节层进行增强。最后将两层的处理结果进行合并量化到8-bit范围内。采用大量的红外图像对算法进行测试,实验结果表明本算法能够改善红外图像对比度低和边缘模糊的缺点。     

指纹图像融合迭代增强

从刑事现场采集的嫌疑人的指纹图像常是低质量的、残缺的,针对现有方法只做一次增强或不适合增强这类指纹图像,提出了指纹图像融合迭代增强方法。该方法分别在频域和空域两次增强,并采用小波图像融合技术进行迭代增强,有效地提高了脊线的清晰度,接续了脊线的断裂,修补了脊线的残缺。实验结果表明,该算法具有良好的指纹图像增强效果,适合增强低质量的指纹图像。     

通道融合的渐进增强遥感图像全色锐化算法

目的 遥感图像融合的目的是将低空间分辨率的多光谱图像和对应的高空间分辨率全色图像融合为高空间分辨率的多光谱图像。为了解决上采样多光谱图像带来的图像质量下降和空间细节不连续问题,本文提出了渐进式增强策略,同时为了更好地融合两种图像互补的信息,提出在通道维度上进行融合的策略。方法 构建了一种端到端的网络,网络分为两个阶段：渐进尺度细节增强阶段和通道融合阶段。考虑到上采样低空间分辨率多光谱图像导致的细节模糊问题,在第1阶段将不同尺度的全色图像作为额外的信息,通过两个细节增强模块逐步增强多光谱图像;在第2阶段,全色图像在多光谱图像的每个通道上都通过结构保持模块进行融合,更好地利用两种图像的互补信息,获得高空间分辨率的多光谱图像。结果 实验在GaoFen-2和QuickBird数据集上与表现优异的8种方法进行了比较,本文算法在有参考指标峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)、结构相似度(structural similarity, SSIM)、相关系数(correlation coefficient, CC)和总体相对误差(erreur relative ...     

Multi-exposure image fusion via deep perceptual enhancement

Due to the huge gap between the high dynamic range of natural scenes and the limited (low) range of consumer-grade cameras, a single-shot image can hardly record all the information of a scene. Multi-exposure image fusion (MEF) has been an effective way to solve this problem by integrating multiple shots with different exposures, which is in nature an enhancement problem. During fusion, two perceptual factors including the informativeness and the visual realism should be concerned simultaneously. To achieve the goal, this paper presents a deep perceptual enhancement network for MEF, termed as DPE-MEF. Specifically, the proposed DPE-MEF contains two modules, one of which responds to gather content details from inputs while the other takes care of color mapping/correction for final results. Both extensive experimental results and ablation studies are conducted to show the efficacy of our design, and demonstrate its superiority over other state-of-the-art alternatives both quantitatively and qualitatively. We also verify the flexibility of the proposed strategy on improving the exposure quality of single images. Moreover, our DPE-MEF can fuse 720p images in more than 60 pairs per second on an Nvidia 2080Ti GPU, making it attractive for practical use. Our code is available at https://github.com/dongdong4fei/DPE-MEF.     

小波融合的乳腺图像增强方法

针对医学乳腺图像特殊的结构特性和密度特性以及单一的图像增强方法局部和细微细节增强能力不足的缺点,提出了一种既能保留边缘细节信息,同时也能增强乳腺组织和钙化点的新方法。该方法先对原始图像分别进行直方图均衡化增强和高通滤波增强,然后再将这两个增强的图像进行小波分解,最后融合成一幅图像。实验显示,融合后的乳腺图像大大改善了图像的视觉效果,说明了该方法的有效性。     

基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法

针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题，提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法。首先，利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息；其次，结合Sigmoid函数和伽马矫正构造新的光照补偿归一化函数，同时提出了一种基于高斯引导滤波的反锐化掩模算法，用于调整基准图的细节；最后，分别从亮度、色调和曝光率设计曝光图集的加权值，通过多尺度融合得到最终增强结果，有效地避免了增强结果中的光晕和颜色失真。在不同的公开数据集上的实验结果表明，与传统的低照度图像增强方法进行相比，所提方法降低了亮度失真率，提升了视觉信息保真度。该方法能够有效地保留视觉信息，有利于实现低照度图像增强的实时性应用。     

改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强

目的 针对传统的逆光图像增强算法存在的曝光正常区域与逆光区域间阈值计算复杂、分割精度不足、过度曝光以及增强不足等问题,提出一种改进融合策略下透明度引导的逆光图像增强算法。方法 对逆光图像在HSV(hue, saturation, value)空间中的亮度分量进行亮度提升和对比度增强,然后通过金字塔融合策略对改进的亮度分量进行分解和重构,恢复逆光区域的细节和颜色信息。此外,利用深度抠图网络计算透明度蒙版,对增强的逆光区域与源图像进行融合处理,维持非逆光区域亮度不变。通过改进融合策略增强的图像在透明度引导下既有效恢复了逆光区域又避免了曝光过度的问题。结果 实验在多幅逆光图像上与直方图均衡算法、MSR (multi-scale Retinex)、Zero-DEC (zero-reference deep curve estimation)、AGLLNet (attention guided low-light image enhancement)和LBR (learning-based restoration) 5种方法进行了比较,在信息熵(information entropy,IE)和盲...     

基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法

获得清晰准确的水下图像是人类探索水下世界的重要前置条件。然而与平常图像相比,水下图像往往具有对比度低、细节保留不足及颜色失真等问题,这导致其视觉效果不佳。针对上述问题,提出了基于人工欠曝光融合和白平衡技术（AUF+WB）的水下图像增强算法。首先,利用调节伽马值的方式对原始水下图像进行操作,从而生成5幅相应的欠曝光图像;然后,以对比度、饱和度及良好曝光度作为融合权重,并结合多尺度融合来生成融合图像;最后,将各类颜色通道补偿后的图像分别结合灰色世界假设白平衡生成相应的白平衡图像,再利用水下彩色图像质量评价指标（UCIQE）及水下图像质量评价标准（UIQM）对得到的白平衡图像进行评价。通过选取不同类型的水下图像作为实验样本,将AUF+WB算法与现存先进的水下图像去雾算法进行比较,结果表明AUF+WB算法在图像质量定性、定量两方面分析中和对比算法相比均有更好的表现。所提出的AUF+WB算法可矫正水下图像的颜色失真,并增强其对比度、恢复其细节,有效提升了水下图像的视觉质量。