基于红外目标提取的夜视图像融合实时系统研究

研究的图像融合技术是以微光图像作为背景,红外图像作为目标,两光路图像经过合光棱镜进行光学投影融合的实时融合技术。为了具备良好的融合效果,红外图像经过预处理后,用改进的Otsu算法进行图像分割来实现目标提取,提取后的红外目标经过改进的伪彩色变换方法进行处理后在OLED上显示。融合后的系统实时性好,既可以得到微光细节丰富、较接近可见光视觉感受的背景,也可得到对比度明显的红外伪彩色目标,对于战场上的士兵观察环境和快速寻找目标有很大的帮助。     

图像融合质量评价方法研究

图像融合的清晰度直接影响到图像融合系统的实用性.在分析现有主客观图像质量评价方法的基础上,提出了以亮度、对比度和信息量为基础的图像融合质量评价方法.利用多种图像融合算法,对红外与微光图像融合后的结果进行了质量评价.实验表明,该方法是一种实用的、有效的车载图像融合质量评价方法.     

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.     

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。     

基于融合图像特征库的夜视图像彩色化研究

提出一种基于图像融合技术的夜视图像彩色化方法,结合红外图像和微光图像各自的特点,利用小波图像融合的方法把红外图像和微光图像进行融合,从大量的融合图像中提取不同物体的纹理特征,构成野外环境下的纹理图像库,并对每类图像指定相应的彩色参考图像。对目标图像进行分割,提取目标图像的纹理特征与图像库进行相似性对比,完成目标图像的色彩传递。实验结果表明,该算法获得真实的场景色彩,使观察者更容易获得图像的场景信息。     

基于融合和色彩传递的灰度图像彩色化技术

针对传统色彩传递过程中容易出现色彩误传的现象,研究一种基于融合和色彩扩展的灰度图像彩色化技术,首先利用图像融合技术对微光图像和红外图像进行融合,将融合后的图像作为目标图像,然后利用改进的welsh色彩传递算法对目标图像进行上色得到精确匹配的局部彩色化图像,最后利用最小二乘优化方法对得到的局部彩色化图像进行优化。实验结果表明该算法修正了传统算法中色彩误传现象,验证了算法的正确性。     

伪随机瞬态激光助视图像与常态微光图像融合技术研究

给出了拉普拉斯金字塔算法及微光双谱图像空间域融合的准则,并用金字塔技术对随机瞬态激光助视图像与常态微光图像进行了融合处理,改善了微光夜视图像质量,增强了夜视系统所获取的战场信息量.并用假彩色增强方法得到了可视性较好的彩色图像     

基于目标特性分析的红外与微光图像融合算法

目标特性分析是研究目标探测性能的一个重要环节,包括目标(和背景)的辐射特性、辐射的大气传输特性、探测器的成像特性、目标自身特征等。目前对目标特性分析的图像融合算法的研究很少,本文针对这一不足,分析了红外与微光情况下的目标特性,在此基础上,确定了图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。对实验结果进行了定性的主观分析,结果表明:基于目标特性分析的红外与微光图像融合算法能够更有效、准确地提取图像中的目标特征,更有利于目标的探测识别。     

基于改进Retinex算法增强夜视融合图像的颜色传递

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法。 本文利用颜色传递技术得到红外与微光融合 图像的自然彩色,在采用匹配邻域亮度均值和标准差颜色传递算法的基础上,提出了通过增 强夜视融合图 像的亮度-对比度来提高匹配精度,减小传统算法中由于亮度接近导致在颜色传递过程中的 误传现象。首先 利用像素平均法将红外和微光图像进行灰度融合;然后采用提出的改进多尺度Retinex增强 算法将融合图像 进行增强;最后在YCbCr颜色空间匹配灰度融合图像与参考彩色 图像亮度的均值和标准差,应用颜色传递 技术得到彩色夜视图像。实验结果表明,本文采用改进的多尺度Retinex算法使融合图像的 亮度-对比度得 到显著的提升,经过颜色传递后得到的彩色图像纹理细节清晰,目标背景对比度高,具有和 参考图像相近的真彩色。     

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NSCT的自适应多判决图像融合方法

针对传统的融合方法对于红外图像目标信息和可见光图像丰富的背景信息无法有效地保留到融合图像的问题,提出一种基于NSCT变换的自适应多判决红外与可见光图像融合方法。首先,将来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT多尺度、多方向分解;然后,分别对高低频系数采取不同的融合规则：低频系数采用基于区域能量调节因子自适应加权的方法,对高频系数采用混合的融合方法,即对于高层,采用像素点绝对值选大的融合方法,对于低层采用基于对比度的多判决融合方法;最后,将得到的高低频融合系数进行逆NSCT变换得到融合图像。实验结果表明,经主客观评价,本文提出的融合方法优于文中其他基于多尺度分析的图像融合方法,可得到更理想的融合图像。     

颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题,提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法.首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理,然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标,最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递,为了增强目标与背景间的颜色对比度,在色彩传递阶段, H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子.实验结果表明:与其他算法相比,该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色,更加符合人眼视觉感知.     

一种多光谱红外舰船图像多级融合方法

针对复杂背景下多光谱红外舰船目标图像融合问题,根据不同谱段中目标与背景,杂波光谱特性的差异性,结合杂波产生随机性特点和不同谱段信息的相关性,提出了一种红外多谱段图像多级融合算法。首先根据不同谱段信息相互间关系进行融合分级,然后对同一级中图像分别进行NSCT分解,再采用基于局部能量比和基于局部能量加权的方法进行低频系数融合,采用基于尺度方差选大法进行高频系数融合,最后通过NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,本文提出的多级融合算法有效保留目标细节信息,增加信息量,利于目标检测。     

基于NSST与改进PCNN的红外与可见光图像融合方法

针对目标红外图像与可见光图像信息优势互补的需 求,引入改进的脉冲耦合神经网络,提出一种新颖的基于非下采样 剪切波变换的红外与可见光图像融合算法。首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解, 获得高低频分量;其次低频分量的 融合是利用改进空间频率作用脉冲耦合神经网络输入激励,且其链接强度由表征图像信息的 平均梯度自适应调整;而高频分量 处理方法是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权融合;最后,对分别处理后的低高频分 量经过非下采样剪切波变换可逆变 换获取融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合图像的优势信息,融合结果在主观与 客观评价上比经典算法更好。     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

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与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;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,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。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,是一种有效可行的图像融合算法。     

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。     

微光图像与激光助视图像的对比度调制融合

图像融合可以对同一景物不同频谱或其他不同物理效应产生的图像进行处理，改善图像质量。把微光图像作为重要的夜视图像具有对比度小、视觉效果模糊的特点。在双谱图像触合理论的基础上，针对光阴极的光谱响应曲线特点，运用瞬态激光助视的方法，获得了景物在近红外波段的图像。因为近红外激光助视图像与微光图像响应的光谱波段不同，所以两类图像有各自的信息特征。将两种图像用基于小波变换的对比度调制的算法进行触合处理，得到了效果较好的融合图像。该技术对提高投光电视系统的视距与目标识别能力具有重要意义。     

双波段红外图像的对比度增强融合

为了抑制在处理双波段红外图像融合时低对比度图像细节信息丢失导致漏警的问题,在基于WLS边缘保持平滑的基础上,提出了一种多尺度对比度增强的融合算法。通过边缘保持平滑,提取不同尺度的细节分量,从而实现对比度在不同空间频率上的增强;为了进一步消除图像光晕现象,采用非下采样方向滤波,使多分辨率变换同时具有方向性。实验结果表明,本算法能够使融合图像包含输入图像更多的互补信息,图像细节更加清晰,较大地提高了红外弱小目标的对比度。Abstract：关键词：Key words：     

基于CUDA的红外图像快速增强算法研究

针对红外图像边缘模糊,对比度低的问题,文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上,研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法,并基于CUDA并行处理技术,在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点,应用纹理映射、多点访问、并行触发技术,优化数据的存储结构,提高数据处理速度,适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明,该算法有较好的并行特性,能充分利用CUDA的并行计算能力,提高了红外图像增强的实时性,处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。     

基于图像融合的木板表面缺陷检测研究

针对木板表面节子缺陷被染料染色后难以识别的问题,本文利用图像融合技术提出一种新的木板表面缺陷检测方法。该方法采集被染色木板的近红外图像和可见光图像,使用加权平均法、主成分分析（PCA）算法、小波变换、Laplacian金字塔变换等不同的融合算法对采集的近红外图像和可见光图像进行融合,然后对不同算法融合后的图像仔细观察分析和比对并计算其信息熵。实验结果证实,融合后的图像能够明显地辨别出染色后的木板缺陷,并且基于Laplacian金字塔算法的融合效果最好。