基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法

同一场景不同曝光的图像序列,常出现曝光不足或曝光过度的区域,造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题,提出了基于Sigmoid函数拟合的多曝光图像直接融合算法。该算法从同一场景不同曝光的LDR图像序列中提取每个像素位置亮度信息,利用视觉适应的S形曲线,建立亮度序列曲线的数学模型,给出像素最佳成像亮度值判别方法,避免了HDR图像重建和色调映射的复杂计算,快速合成直接在常规设备上显示的HDR图像。实验结果表明,该方法具有更高的计算效率,极大程度地保留了图像细节,并对运动目标和相机微小移动的影响具有良好的鲁棒性。     

基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强

针对低照度全景图像存在的对比度低、视觉效果差等问题,提出了一种基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强算法。首先,将原图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,以图像信息熵作为度量估计最佳曝光率,采用亮度映射函数对V分量进行增强处理,再将其转回RGB颜色空间得到过曝光图像;接着,以低照度图像和过曝光图像为输入,采用曝光插值法合成中等曝光图像;然后,采用多尺度融合策略将低照度图像、中等曝光图像和过曝光图像进行融合,得到融合后的图像;最后,通过多尺度细节增强算法对融合后的图像进行细节增强,得到最终的增强图像。通过与NPE,LIME,SRIE,Li,Ying,RtinexNet算法相比,在不同场景的全景图像上,亮度顺序误差(LOE)最小为322,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.32,无参考空间域图像质量评估器最小为5.71,结构相似度(SSIM)最高达到0.82,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效地提升低照度全景图像的质量。     

以效果评价为反馈的多聚焦图像融合

一般的图像融合算法需要通过人工参与比较才能判断融合效果的好坏，基于小波变换的并以效果评价为反馈的图像融合算法，将其用于多聚焦图像融合中，能够一次就得到各个目标都比较清晰的融合图像。通过实验比较可以得出，采用反馈后确实能够更方便地获得较好的融合图像。     

基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术

多聚焦图像融合技术是为了突破传统相机景深的限制,将焦点不同的多幅图像合成一幅全聚焦图像,以获得更加全面的信息。以往基于空间域和基于变换域的方法,需要手动进行活动水平的测量和融合规则的设计,较为复杂。所提出的方法与传统的神经网络相比增加了提取浅层特征信息的部分,提高了分类准确率。将源图像输入训练好的多尺度特征网络中获得初始焦点图,然后对焦点图进行后处理,最后使用逐像素加权平均规则获得全聚焦融合图像。实验结果表明,本文方法融合而成的全聚焦图像清晰度高,保有细节丰富且失真度小,主、客观评价结果均优于其他方法。     

铁谱磨粒图像多焦点融合算法研究

铁谱分析技术是一种常用的磨损监测技术。受限于高倍物镜下的景深限制,一张铁谱大磨粒图像往往只有局部聚焦清晰的特征。为了能够解决在高倍物镜下铁谱大磨粒图像的自动化清晰采集以及高质量图像融合问题,设计并构建一套自动化扫描显微系统,该系统可进行多焦点铁谱图像的自动扫描采集;同时,提出一种基于相位一致性的铁谱磨粒图像多焦点融合算法,对自动扫描的多焦点图像进行融合,得到清晰的磨粒图像。实验结果表明,设计的自动化扫描显微系统能快速完成多焦点铁谱图像的自动化采集流程,提出的图像融合算法相较于传统的小波图像融合算法具有更高的图像评价质量,并能获得更加清晰的图像边缘信息。     

Matlab在多分辨金字塔式图像融合技术中的应用

在对图像进行融合过程中,多分辨率金字塔式方法是经常用到的技术之一.Matlab具有突出的数学运算功能,是图像处理的一种有效工具.在编程研究多分辨率金字塔式图像融合技术的基础上,总结了MATLAB在其中的应用.为了证明Matlab的高效性,给出了一个基于拉普拉斯金字塔式实现图像融合的函数式M程序实例和融合结果,得到了很好的融合效果.     

强度图像和偏振度图像融合网络的设计

为了弥补强度图像在阴暗处丢失纹理细节的劣势,结合偏振度图像的偏振特性,本文提出了一种强度图像和偏振度图像的融合方法。首先,构建编码器网络提取源图像的语义信息和纹理细节。随后,特征融合网络采用加法策略和残差网络进行图像特征融合。最后,通过解码器网络对融合后的图像特征进行重构获得最终的融合图像。此外,根据源图像和融合图像之间的结构相似性损失和梯度损失,本文提出了一种改进的损失函数来引导融合网络训练。实验结果表明：与其他6种方法中融合效果最好的改进的双通道脉冲耦合神经网络（MD-PCNN）相比,本文方法的客观评价指标平均梯度、信息熵、图像质量、标准差和改进的多尺度结构相似性分别提高了4.3%,1.0%,8.1%,2.5%,3.1%,图像噪声降低了8.8%,且克服了强度图像在阴暗处丢失纹理细节的问题。     

基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法

针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足,提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配,并分别作多尺度Red-Black小波分解,然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合,最后对融合后的各级子图像进行Red-Black重构和IHS逆变换得到融合结果图像,采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱质量和空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强.     

基于多尺度稀疏字典的多聚焦图像超分辨融合

由于传统的多聚焦图像融合算法不能对图像中聚焦区域划分进行有效度量,提出了一种新的多聚焦图像超分辨融合方法来改善图像融合效果。该方法对图像清晰区和模糊区进行度量,并利用稀疏表示方法对度量后的清晰区域进行超分辨重建。首先,采用空间频率方法提取源图像中清晰区域与模糊区域,然后确定清晰区域中的主清晰区和次清晰区,并计算它们的真实下采样尺度。最后,通过学习多尺度稀疏表示字典对图像中次清晰区域进行超分辨率重建,并与清晰区域结合形成最终融合图像。实验及各种定量评价结果表明,提出的方法较常规方法具有更好的融合性能,得到的图像更清晰。对比Harr小波,非下采样轮廓波变换(NSCT),剪切波(Shearlet)变换等方法,其熵(EN)提升了1%,峰值信噪比(PSNR)提升了0.62dB,清晰度(SP)和空间频率(SF)提升30%,均方误差(MSE)下降了6%左右。     

一种快速简单多焦面显微图像融合方法

开发了一个用于多焦面显微图像融合的插件,该插件能支持任意大小的图像处理,由输入的多幅不同聚焦面的局部清晰显微图像,融合得到完整清晰的图像。重点研究了基于小波变换的多焦面显微图像融合的算法,通过Matlab仿真确定较优算法,采用C++语言编写插件,实现图像融合的功能。该融合插件操作简便,融合效果好,用软件的方法扩大了显微物镜的焦深。     

结合引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合时信息容易相互干扰、影响融合质量的问题,将引导滤波、高斯低通滤波与非下采样方向滤波器组相结合,提出一种新的图像融合方法。利用引导滤波和高斯低通滤波,将源图像分解为低频近似部分、强边缘部分和高频细节部分,并将高频细节部分进行非下采样方向滤波,进一步得到高频方向细节部分;对低频近似部分应用基于局部区域能量的融合规则,对强边缘部分提出一种基于卷积稀疏表示的融合规则,对高频方向细节部分提出改进的脉冲耦合神经网络的融合规则,得到相应的融合部分,并通过逆变换得到最终的融合图像。对多组红外与可见光图像的实验结果表明,算法得到的融合结果的主观视觉效果和客观评价指标均优于传统的图像融合方法,其客观评价指标中的标准差、信息熵、互信息、平均梯度和空间频率相比融合效果较好的基于离散小波变换和稀疏表示的融合方法平均提高20.28%、2.24%、47.41%、5.34%、8.02%。     

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

针对Daubechies系列小波不具有对称性、张量积小波变换只强调水平和垂直方向的不足,提出了一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多聚焦图像作非下采样多尺度分解,采用低频分量系数值取小、高频分量系数绝对值取大的融合规则对分解后的子图像进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其融合结果图像有较丰富的边缘信息、较高的清晰度和空间分辨力,其融合性能比基于不作采样的张量积离散小波帧变换的融合方法的融合性能好.     

基于特征融合的AGV小车图像数字识别方法

针对自动引导车上的图像数字在识别时受现场环境影响大的缺陷，提出了一种基于特征融合的自动引导车图像数字识别方法，它将各工位图像数字归一化处理后，提取灰度信息、改进的穿越线特征等特征量进行特征融合计算，并输出最后结果。现场运行实验表明：在有噪声的情况下，该方法不仅能够提高图像数字的识别率，并且对由环境影响所导致的图像数字局部污染与残缺具有很好的鲁棒性。     

多尺度引导滤波及其在去雾中的应用

将引导滤波与提升小波相结合提出了一种多尺度引导滤波方法,以实现在平滑图像细节的同时保持图像边缘不模糊。该方法通过提升小波法对将图像进行多尺度分解,即将信号分解成一个低频子带和多个高频子带。在提升小波重构过程中,利用引导滤波平滑每个尺度的低频信息并保持其边缘不模糊。最后,针对滤波后残余的细节,对提升小波重构后的平滑图像再次进行引导滤波,以便进一步平滑图像细节。将多尺度引导滤波应用于暗通道去雾先验理论并进行了主、客观评价。结果显示:多尺度引导滤波能够深层次平滑图像细节,保持边缘完整性,从整体上提高了图像的对比对和视觉效果,有效恢复了场景信息并保留场景的边缘信息。另外,该方法改善了客观评价指标,其对比度增强系数指标平均提升了0.1以上,场景结构相似度平均提升了1以上,而LOE(Lightness Order Error)参数降低了10以上,满足了去雾应用的视觉需求。     

一种不同分辨率异类图的融合算法

将较高分辨率的图像分解到各个较低分辨率，对最低分辨率的图像采用先加权平均，进而取亮度极大值的融合方法进行融合，并对上述最低分辨率上的融合图像和较高分辨率的图像利用基于Kalman滤波的多分辨图像融合算法进行融合；上述2步重复进行，最后可得最高分辨率下综合所有图像信息的融合图像。实验表明，本文所介绍的图像融合算法是有效的。     

基于加权最小二乘滤波和引导滤波的铸件DR图像融合

为了让两张不同灰度窗宽和窗位的铸件X射线DR图像包含的缺陷呈现在一张图像中,发展了一种基于加权最小二乘滤波和引导滤波(guided filter)的铸件X射线DR图像融合方法.选择其中一张图像作为底层图像,另一张作为细节图像.使用两种具有边缘保护性质的滤波提取细节图中包含的缺陷信息.对底层图像作加权最小二乘滤波作为框架...     

Turbidity-adaptive underwater image enhancement method using image fusion

Clear, correct imaging is a prerequisite for underwater operations. In real freshwater environment including rivers and lakes, the water bodies are usually turbid and dynamic, which brings extra troubles to quality of imaging due to color deviation and suspended particulate. Most of the existing underwater imaging methods focus on relatively clear underwater environment, it is uncertain that if those methods can work well in turbid and dynamic underwater environments. In this paper, we propose a turbidity-adaptive underwater image enhancement method. To deal with attenuation and scattering of varying degree, the turbidity is detected by the histogram of images. Based on the detection result, different image enhancement strategies are designed to deal with the problem of color deviation and blurring. The proposed method is verified by an underwater image dataset captured in real underwater environment. The result is evaluated by image metrics including structure similarity index measure, underwater color image quality evaluation metric, and speeded-up robust features. Test results exhibit that the method can correct the color deviation and improve the quality of underwater images.     

基于视觉显著性的红外与可见光图像融合

多波段图像融合可以有效综合各个波段图像中包含的特征信息。针对可见光和红外图像,提出了一种结合红外图像视觉显著性提取的双波段图像融合方法,一方面旨在凸显红外图像的目标信息,另一方面又尽可能的保留了可见光图像的丰富细节信息。首先,在局部窗口内实现红外图像的显著性图提取,并通过窗口尺寸的变化形成多尺度的显著性图,并对这些显著性图进行最大值的优选叠加,以获取能反映整幅红外图像各个尺寸目标的显著性图;其次,通过结合显著性图与红外图实现显著性图的加权增强;最后,利用增强的红外显著性图进行双波段图像的融合。通过两组对比实验,数据表明该方法给出的融合图像视觉效果好,运算速度快,客观评价值优于对比的7种融合方法。     

彩色图像融合客观评价指标

由于已有的彩色图像融合客观评价指标与人眼视觉感知不符,提出了基于四元数卷积的无参评价指标用于客观评价彩色图像融合.首先,以四元数的形式对彩色图像进行建模,充分考虑彩色图像作为一个整体所具有的颜色信息.然后,利用四元数值边缘模板和彩色图像进行四元数卷积运算,获取彩色图像的细节信息,度量图像的清晰度及所融合得到的有用信息,并以权重的形式给出.最后,经过一系列的量化计算给出融合图像的客观评估结果.实验结果表明:本文所提出的彩色图像融合客观评价方法充分利用了图像中的颜色信息以及人眼较为敏感的细节信息,评价结果优于传统方法,并且具有良好的稳定性.用本文方法所得到的评价结果与人类的视觉感知相符,基本满足彩色图像融合客观评价的要求.