图像融合的开窗处理技术研究

图像融合的速度和质量是相互制约的一对矛盾的主题，图像的实时融合是目前图像融合技术亟待研究、解决的问题之一，我们提出的图像融合的开窗处理技术在一定程度上解决了这个问题。给出了图像开窗融合准则，确定了开窗融合适用范围和最大开窗面积的计算方法，得到最大开窗面积的近似计算公式。并对开窗融合的结果进行了分析、验证和对比，证实了此技术的可行性。     

一种基于小波变换的可见光与红外图像融合算法研究

为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算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,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础.     

一种改进的伪彩色图像融合方法

在原TON算法的基础上提出了一种改进的伪彩色图像融合算法。该方法针对微光和红外图像，利喟对微光图像的非线性变换进行了图像增强，使其与经过TON算法处理的红外增强图像一起通过RGB通道完成融合。融合过程结合人眼的视觉特性进行颜色选择，使融合图像更符合人眼视觉感受。给出了融合结果,并与其他方法作了比较，证明了其有效性。     

基于加权聚焦度的多焦点图像融合算法

为保留更多的源图像信息特征,克服基于梯度等融合算法容易产生伪影的缺陷,提出一种基于加权聚焦度的图像融合算法.计算每个源图像的聚焦度量值空间频率、改进的修正拉普拉斯算子和和梯度加权和,得到聚焦状态图 MSF、Mi-SML和 MSoG,根据隶属函数求出相应隶属度值μSF(z)、μi-SML(z)和μSoG(z),得到各源图像的权重,根据线性归一法生成最终的融合图像,并将该算法与当前几种典型图像融合算法进行主客观评价.结果表明:该算法的标准偏差(σ)高出4.699,平均梯度(G)高出0.382,信息熵(H)也是最高的,其他评价参数也在可接受的范围内,融合图像更清晰,没有产生伪影.     

基于形态学金字塔的医学图像融合技术

针对像素级医学图像的融合问题,设计一种形态学金字塔的医学图像融合技术。先对医学图像进行形态学的平滑处理,再进行形态学金字塔分解,最后对形态学金字塔进行反变换以获取最终的融合图像。从平均梯度、联合熵、相关系统对图像融合质量做客观评价,并以Windows XP的操作系统为实验环境进行融合实验。从融合效果来看,文中技术能将CT图像和MRI图像融合成一幅信息量饱满的单一图像。实验结果表明:该技术与同类其他方法比较,平均梯度能提高10.30%~36.76%,联合熵能提高5.04%~36.83%,相关系数能提高0.94%~31.52%。     

基于视觉感知的小波图像融合方法研究

结合人眼视觉"对比度敏感"这一生理特性,提出一种基于视觉感知的小波图像融合新方法,该方法避免了小波系数比值、邻域方差比值和块方差比值三种方法在提高融合图像对比度时存在的问题,对低频引入空间活跃度一致性原则,对高频采用均匀度择优法,从而提高了低频图像的对比度,同时又丰富了图像的空间细节信息量.最后通过试验验证了该方法的有效性.     

不同视场的多源图像融合技术研究

图像融合技术已经成为计算机视觉、自动控制、机器人、目标识别跟踪等领域的关键技术之一。图像融合技术主要研究对象是配准后共视场(FOV)的多源图像系统,现实生活中存在大量不同特性的不同视场的图像系统,不同视场的多源图像融合技术能够在不增加硬件设备投入的情况下,提升图像采集系统的性能;针对不同视场的多源图像融合技术,提出一种仿射变换和线性插值相结合的配准方法;对融合前后的图像在时域、空域进行了分析比较,并对融合的结果进行了评价和对比,验证了此技术应用的可行性。     

一种基于差帧图像融合的弱小目标增强方法

为了能够在小目标检测时更加容易和准确的检测出弱小目标,提出了一种基于差帧图像融合的弱小目标增强算法,该方法首先对视频相邻帧进行差帧处理,然后对差帧结果进行图像融合,最后把融合结果与原视频帧图像的低频分量进行差分运算获得增强图像.实验结果表明该方法的正确性,实现了对弱小目标的有效增强.     

图像拼接融合技术在网络视频监控系统中的应用探究

通过对视频监控系统对图像拼接融合技术的需求分析，对图像拼接融合技术进行简要分析，在网络监控系统中进行实际的测试应用。系统流程分为视频流数据传输、图像拼接与融合、目标检测与追踪3部分，由此实现在360°宽视场中的图像浏览、运动检测与目标跟踪。     

彩色夜视融合图像熵评价研究

为了研究传统统计方法在彩色夜视融合图像质量评价的适用性,在分析各种统计方法的基础上,选择了“熵”作为客观评价方法,采用C-均值聚类方法和自动确定最佳颜色类数方法计算彩色图像熵。实验对10种不同场景的微光与红外图像采用4种融合方法产生的40幅彩色图像进行了熵计算和“感知质量”与“细节”主观评价。统计分析结果显示,“感知质量”与“熵”的相关性系数只有0. 41,说明熵统计方法在彩色夜视融合图像质量评价上存在困难。对采用统计方法评价彩色夜视融合图像质量存在问题作了讨论。     

基于多源遥感影像信息的数据融合技术

数据融合是利用计算机对数据进行处理,得出目标状态及势态估计的多层次多平台过程。详细讨论了基于多源传感器的时间融合与空间融合,探讨了多源时空信息的串行融合与并行融合算法,得出了遥感影像信息数据融合系统的融合层次和融合准则。     

基于加权特征融合的 SAR 图像目标分类方法

针对现有分类器对 SAR 图像分类正确率不高的问题,考虑到单一的特征很难完全描述 SAR 目标,并且单一的分类器识别率有限,提出了一种基于加权特征融合的图像分类方法,采用多种特征来描述目标,并且用多个分类器同时对目标识别。实验结果显示,提出的方法能够达到较高的分类正确率,证明了该方法的有效性。     

基于YUV空间色彩传递的可见光/热成像双通道彩色成像系统

实现了基于DSP/FPGA的可见光与热成像双通道图像实时融合系统。选用Altera公司的Cyclone II FPGA首先对可见光和红外热图像进行彩色融合，再利用TI公司的TMS320DM642实现YUV空间的色彩传递，将白天光照下彩色图像的颜色信息传递给融合图像，使其更接近自然色彩，尽可能反映出更丰富的场景信息。文章阐述了系统原理、特点和功能，经实验证实，本系统可以实时实现树林、陆地背景下有效的色彩传递。     

改进的基于区域能量的图像融合方法

图像的不完全配准往往使得应用传统的基于区域能量的融合规则所求得的区域能量“匹配度”出现负值的情况．导致区域之间的能量远近程度很难判定。文中详细分析了产生这一现象的原因，提出了通过引入绝对值．对传统的基于区域能量的“匹配度”改进的方法，并给出了新的融合规则。最后，针对传统的和改进的融合方法，进行了仿真研究。     

基于DSP 的多源图像融合系统

针对传统红外侦察方法存在的不足,为综合紫外、红外和可见光的成像优点,系统采用DSP为处理核心,构建一种小型实时多源图像融合系统,通过光机结构设计,经过倍率调整和数字位移,以及一系列试验进行多光谱的融合。实验结果表明,系统设计合理,能够完成多源图像的融合。该系统具有体积小、重量轻、功耗低、处理速度快和工作模式灵活可选等特点,非常适合载荷能力有限、需执行多样化任务的无人机搭载应用。     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题，提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标；在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换，实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

绝热层粘接检测图像的多分辨率融合

基于固体火箭发动机绝热层超声C扫描粘接检测时高分辨率探头检测易受噪声干扰、低分辨率探头检测精度不高的矛盾,提出了将两种不同分辨率探头检测图像融合的方法,讨论了利用二维小波多分辨率分析法进行图像融合的步骤与算法,并将其用于实际检测的粘接图像的处理,实验表明采用所提出的方法完全可以获得高分辨率、高信噪比的粘接检测图像.     

基于非下采样Contourlet 变换和稀疏表示的红外与可见光图像融合方法

针对非下采样Contourlet 变换( NSCT) 中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT 和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT 变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应调整权重融合;对稀疏度较高的高频方向子带系数,采用同一尺度下系数绝对值之和最大的方法进行融合。经NSCT 逆变换后得到融合图像。实验结果表明,与传统基于变换的DWT、NSCT 融合方法以及基于稀疏表示的SOMP、JSR 算法比较,文中方法可以获得更好的融合效果。     

基于时空域融合滤波的红外小目标实时检测算法及其多C64x的设计与实现

针对红外图像序列中的小目标实时检测问题。文中提出一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。首先介绍了时空域融合滤波检测算法的基本原理，然后根据算法的特点提出了它在多TMS320C6416上的并行流水线实现方法，最后给出并分析了算法软件仿真结果和硬件平台设计。实验结果表明该方法可以快速可靠地检测出低信噪比红外图像序列中的小目标，从而有效地验证了本系统的实时性及适用性。     

基于粒子群优化的多分辨率图像融合

提出了一种基于粒子群优化的多分辨率图像融合算法,用以融合红外与可见光视觉传感器获取的图像。分别对原始图像执行快速离散Curvelet变换;根据不同子带系数的特性与原始图像的光谱特征,在低频系数的融合中着重保留目标特征,并对其余系数选取基于Tsallis熵的互信息量作为评价指标,进而利用改进的粒子群优化算法求取最佳系数融合权值;对各高频子带系数采用基于局部区域能量匹配的融合规则。经过Curvelet逆变换得到融合结果图像。实验结果表明,该算法可以有效地综合红外图像中的目标特征与可见光图像中的细节信息,其融合结果在主观视觉效果与客观评价指标上均优于传统的基于塔形变换与小波变换的融合算法。