oRGB颜色空间的夜视图像彩色融合

针对红外与可见光双波段夜视图像增强提出了基于oRGB颜色空间的彩色融合算法。选择亮度与颜色分离的对立色颜色空间,应用多尺度Top-hat变换方法将红外与可见光增强融合图像作为伪彩色图像的亮度分量,根据双波段图像的差异性并结合参考图像色调构造颜色分量;为避免线性变换的颜色传递方法容易造成灰度级压缩或过饱和情况,在分析颜色传递机理的基础上,使用非线性的直方图匹配方法实现颜色传递。实验结果表明,融合图像的颜色分布更自然,纹理细节、整体亮度和对比度等视觉特征表现更优。     

共光轴实时彩色融合系统

长波红外与可见光图像的自然感彩色融合有助于观察者快速感知环境和发现目标,而共光轴结构对于提高融合图像质量和简化配准算法具有独特的优势。为满足战场侦查、监视等需求,设计了一种基于TMS320DM642数字信号处理器和ATmega32单片机的共光轴实时彩色融合系统。融合系统的长波红外和可见光成像系统平行放置,利用分光镜和反射镜实现光路分离,通过视场匹配和光轴校准实现双波段视频图像完全配准。图像处理程序基于DSP/BIOS嵌入式操作系统开发,根据视频图像的特点,采用基于CbCr查找表的自然感彩色融合算法。针对硬件特点,对融合算法进行优化,使720 pixel×576 pixel的单帧图像融合时间为9.18 ms,满足25 frame/s的实时融合要求;融合图像呈现自然色彩,场景中的热目标易于辨识。文中对共光轴融合系统设计、实现过程中相关问题的研究具有参考借鉴价值。     

颜色传递技术的快速彩色图像融合

以红外和可见光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递技术的快速彩色图像融合算法。该算法直接用灰度融合图像和源多波段图像的差异信号构成源YCBCR分量,然后在YCBCR空间运用统计颜色传递技术形成一幅具有与目标图像相似色彩效果的彩色融合图像。算法中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为灰度融合方法,形成两种不同的融合策略以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出的彩色图像融合算法能够有效地生成一幅具有自然日光色彩效果的融合图像,算法中即使采用像素平均法进行灰度融合同样可以获得令人满意的融合效果。     

适于图像融合的快速颜色传递方法

为获得具有自然日光色彩效果的融合图像,利用线性YCBCR空间和Reinhard统计颜色传递策略,提出了一种适于图像融合的颜色传递方法：YCBCR颜色传递方法。此方法不仅计算复杂度低,而且非常适合彩色图像融合,使得利用高对比度灰度融合图像替换彩色融合图像亮度分量,从而增强彩色融合图像亮度对比度的操作变得简单易行。本文从数学上证明了YUV等符合通用YCBCR空间模型的颜色空间用于颜色传递所产生的重染色结果,与用YCBCR空间得到的结果相同。实验结果表明,YCBCR颜色传递方法可以赋予彩色融合图像一种自然的日光色彩效果,其重染色彩色融合图像的能力好于Reinhard方法。     

一种基于HSI和小波变换的可见光和红外图像融合新方法

针对传统的HSI(色度—饱和度—亮度)图像融合方法易出现颜色失真和传统的小波融合方法存在分块模糊的现象,文中提出一种基于HSI和小波变换的可见光和红外图像融合新方法。该方法首先通过HSI变换获得红外和可见光图像的亮度成分,采用基于方差匹配度的融合规则对两者进行小波融合,得到新的亮度分量,并选用红外图像的饱和度分量和可见光图像的色度分量,进行HSI逆变换获得最终融合图像。实验结果表明:该方法在提高图像清晰度、突出图像细节和热目标等方面效果显著。     

基于DM642融合系统的A Trous小波实时图像融合算法

给出了一种基于DM642融合系统的A Trous小波实时图像融合算法.选用适合视频图像处理的TI最新高性能定点数字信号处理器DM642作融合系统核心处理器,利用DM642的600 MHz高速运算能力,EDMA和EMIF的高速数据传输能力,以及它的视频编/解码单元无缝连接的灵活可配置的视频端口,构建了双波段图像融合系统平台.在此系统上对可见光图像进行A Trous小波变换,提取出小同分解层的特征信息,将特征信息与红外图像进行融合.融合后的图像保持了可见光图像的线条及边缘特征,还融合了红外图像的目标特征.仿真实验结果表明,在融合系统平台上实现双波段图像实时融合算法只需39.46 ms左右,满足25 frame/s的工程需求.     

改进的响尾蛇双模式细胞模型的图像融合

由于基于经典Waxman融合模型得到的伪彩色融合图像目标不够清晰,本文提出了一种改进的感受野融合模型。对红外图像和可见光图像分别进行了ON对抗增强和OFF对抗增强;将红外ON对抗增强图像馈入中心-环绕感受野模型的中心兴奋区域,可见光OFF对抗增强图像馈入环绕抑制区,得到融合图像的B分量;将红外OFF对抗增强图像馈入中心-环绕感受野模型的环绕抑制区域,可见光ON对抗增强图像馈入中心兴奋区,得到融合图像的G分量;将可见光ON对抗增强图像直接作为融合图像的R分量;然后,输出RGB伪彩色融合图像。最后,用Waxman方法和本文提出的方法分别对两组源图像进行融合,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了评价。结果表明,采用提出的模型,第一组融合图像的信息熵和平均梯度比Waxman融合模型分别高出0.314 6和0.004 1,第二组融合图像的信息熵和平均梯度比Waxman融合模型分别高出0.255 1和0.002 7。得到的数据显示本文提出的融合模型的融合效果优于经典Waxman模型。     

一种图像融合的实时实现方法

针对可见光和红外图像实时融合的需要,提出了一种实时图像融合系统。该系统由成像和图像处理两部分组成。成像部分使用同一孔径以减少视差效应,并采用分光器以使红外和可见光传感器共用同一光路。图像处理利用FPGA实现了一种基于拉普拉斯塔形分解的图像融合方法,实现了对两路PAL制黑白视频图像实时进行融合。和Matlab中双精度运算结果相比,该系统的输出结果可达约50dB的信噪比,满足实际的工程应用。     

基于DM642融合系统的ATrous小波实时图像融合算法

给出了一种基于DM642融合系统的ATrous小波实时图像融合算法。选用适合视频图像处理的TI最新高性能定点数字信号处理器DM642作融合系统核心处理器,利用DM642的600MHz高速运算能力,EDMA和EMIF的高速数据传输能力,以及它的视频编／解码单元无缝连接的灵活可配置的视频端口,构建了双波段图像融合系统平台。在此系统上对可见光图像进行ATrous小波变换,提取出不同分解层的特征信息,将特征信息与红外图像进行融合。融合后的图像保持了可见光图像的线条及边缘特征,还融合了红外图像的目标特征。仿真实验结果表明,在融合系统平台上实现双波段图像实时融合算法只需39．46ms左右,满足25frame／s的工程需求。     

基于Rao-Blackwellizedli粒子滤波的多特征融合多光谱目标自适应跟踪

针对复杂背景下视频目标跟踪的实时性和可靠性问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波的颜色矩形特征和方向边缘信息融合的自适应跟踪算法。该算法采用Rao-Blackwellized粒子滤波提高滤波算法性能,采用积分图像快速计算颜色特征和方向边缘信息,根据跟踪实际情形,利用模糊逻辑自适应调节各特征权值,提高算法的跟踪速度和精度。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复杂的背景下对可见光及红外等运动目标进行有效、可靠的跟踪。