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颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法,以红外和微光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合方法。首先结合红外和微光图像各自的特点,采用TNO法生成伪彩色融合图像(目标图像),很好地保留了图像的细节信息,然后选取一幅相近的参考图像,把目标图像和参考图像转换到YCbCr颜色空间进行各个通道一阶(均值)和二阶(标准差)统计量匹配的颜色传递,同时在Cr通道引入一个对比度增强因子来增强图像中的兴趣目标。实验结果表明,文中方法不仅使得夜视图像获得了如白天参考图像般自然、真实的色彩,而且提高了图像的细节,目标也更加突出,更有利于观察者对场景的理解。 相似文献
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基于拮抗视觉特性的多波段彩色夜视融合方法研究 总被引:7,自引:1,他引:7
以差分高斯函数(DOG)模拟人眼视网膜中的同心圆拮抗特性,分析了基于DOG的ON-中心OFF-周边分离网络(CSSN)平衡方程,发现其有增强反差、突出边缘和压缩动态范围的特点.将CSSN平衡方程应用于夜视图像的增强与融合,取到了保留图像间共有信息、增强互补信息的作用.提出了以CSSN平衡方程为基础的多种彩色夜视融合结构,包括双波段微光、微光/长波红外、中/长波红外、微光/中/长波红外,其中的彩色映射规则用色彩的冷暖突出红外图像的冷热目标、细节丰富的微光图像作为绿色背景.仿真结果表明,这些融合结构均获得了色彩自然的彩色融合效果. 相似文献
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提出一种基于小波和色彩传递的夜视图像的彩色融合方法,使观察者更容易获取图像的场景信息。结合红外图像和微光图像各自的特点,利用NRL法把红外图像和微光图像映射到彩色空间形成假彩色图像(源图像),然后通过小波变换对源图像和参考图像进行多分辨率分解,计算不同分辨率下的均值和标准方差,将各分量根据参考图像和源图像的标准方差比进行缩放,把参考图像的色彩分布传递给源图像。实验结果表明,通过与传统方法的比较,本文算法不仅获得真实场景色彩,还可以提高图像的细节信息,改善场景感知。 相似文献
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本文给出了一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法,并将其用于两幅灰度图像的融合中.这种算法将现有的图像融合技术和彩色显示技术相结合,在灰度融合图像的基础上利用色差来表现原图像与灰度融合图像的细节差异.该算法分为三步:首先,用选择与平均相结合的方法得到两幅原图像的灰度融合图像;接着,求出灰度融合图像与两幅原图像的差异图像;最后,将两幅差异图像和灰度融合图像分别送至R、G、B颜色通道进行显示.比起灰度融合图像,最终得到的彩色融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节,直觉上更容易辨认. 相似文献
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基于颜色对比度增强的红外与微光图像彩色融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对用传统的颜色传递算法得到的彩色融合图像
存在目标与背景颜色相近、目标变淡的问题,提出了一种基于颜色对比度
增强的红外与微光图像彩色融合方法。首先对红外和微光图像进行
了伪彩色融合,然后对彩色参考图像与伪彩色融合图像进行了颜色传
递。其次,采用大津分割法分割出了微光图像中的目标信息,并得到了目标
区域。最后,在HSI颜色空间中利用目标区域对颜色传递后的融合图像
的H、S、I分量进行了调整,并得到了最终的融合图像。实验结果表明,利
用该方法得到的彩色融合图像具有目标与背景对比度高、细节丰富、色
彩较好等特点,可提高人眼对场景的理解和对目标的快速识别。 相似文献
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针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先对原始图像分别进行非采样Contourlet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数。对低频子带系数,采用加权平均的融合规则;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则。最后经非采样Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善。 相似文献
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为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法.使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度.将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像.实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果. 相似文献
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红外图像包含物体的温度信息,但其存在对比性差、纹理弱等缺陷,限制了应用,目前基于融合的方法能有效改善红外图像的视觉效果,但局限于简单的直接融合,忽略了背景等因素所含噪声的影响及各部分细节信息。文章在这方面做了进一步的研究工作,改进了现有方法的融合规则,提出先将目标从背景中提取出来再以温度阈值及纹理特征为依据分层次分区域融合,从而在细节上极大地改进了目标的视觉效果,提高了效率。最后对融合效果进行了定量评价和比较。实验结果证明处理后的图像能够比原图像获得更丰富的视觉信息。 相似文献