红外与可见光图像的变分增强融合算法研究

提出了一种基于变分法和梯度增强的红外与可见光图像融合算法。首先对红外与可见光的梯度特征进行自适应加权融合,得到初始融合梯度场;其次构建梯度特征增强模型,获得融合图像增强的梯度场;最后通过变分法将融合问题转换为最优化问题,得到最接近增强后梯度场的融合图像。实验结果表明,相比基于多分辨率框架下进行融合的拉普拉斯分解、小波变换及常见的基于变分的融合算法,所提出的算法得到的融合图像梯度特征最大,视觉效果最好,证明了算法的有效性。     

一种像素级多算子红外与可见光图像融合方法

给出了一种新的基于多尺度分解的像素级图像融合方法。该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像。该方法被成功地用于红外与可见光图像的融合处理。实验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于机器视觉。     

红外与可见光图像多特征自适应融合方法

为解决可见光图像可视性差与如何精确控制可见光与红外图像输入量的问题,本文提出一种结合图像自适应增强与独立性、聚焦度、对象性等显著性检测的可见光与红外图像融合算法。首先在可见光图像中引入自适应增强算法提高图像纹理细节的可见性,并对红外图像归一化处理,其次将处理后的图像利用引导滤波分解为细节层与基础层,利用显著性检测生成细节层的权重图,提高细节层中可见光图像背景信息与红外图像边缘信息的精确融合量,最终将依据权重值融合后的细节层与基础层组合得到最终的融合图像。为验证本文算法的优越性,选取图像熵、平均梯度、边缘强度、空间频率、视觉保真度、平均灰度等6种融合评价指标对融合图像定量分析,并利用YOLO v5（You Only Look Once）网络对各融合算法进行目标检测,结果表明本文算法在融合定性评价、定量评价与目标检测评价指标平均精度中达到最优。     

红外与可见光图像融合的多分辨率方法

给出一种适合于红外与可见光图像融合的多分辨率融合方法。方法基于对比度塔形分解的图像融合方法,在融合过程中可有选择地突出被融合图像的对比度信息,达到良好的视觉效果。利用熵、交叉熵、互信息量、平均交叉熵、均方根交叉熵等参量,对多种图像融合方法的性能进行了定量评价和比较。实验结果表明,方法用于红外与可见光图像的融合十分有效。     

基于图像信息的红外与可见光图像融合方法研究

研究了红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于图像信息的图像融合新算法.首先利用非采样Contourlet变换的多分辨率特性和平移不变性对图像进行多尺度和多方向分解,得到一系列子带图像,然后针对图像变换后各带通方向子带高频系数的特点,提出了度量图像信息的融合规则.图像的低频部分决定了图像的轮廓,对低频子带应用简单...     

可见光与红外图像分区融合的夜视抗晕光方法

针对夜视晕光图像区域特征差异大,导致融合图像视觉效果不理想的问题,提出一种可见光与红外图像分区融合的夜视抗晕光方法。先采用自适应阈值迭代法确定低频系数的晕光阈值,将低频系数划分为晕光与非晕光区域,在晕光区域采用非线性红外系数权值调节策略,依据图像晕光程度合理消除晕光;在非晕光区域采用灰度均值先验权值调节策略,提高较亮图像参与融合的权值,增强暗处区域的可见度。实验结果表明,本文方法对不同程度的夜视晕光场景均具有良好的适用性,能合理且有效地消除晕光,提高夜视融合图像的质量。     

红外与可见光图像融合中的快速配准方法

红外与可光传感器目标跟踪识别系统中常用的两种传感器，对这两种传感器图像进行有效的融合能大大提高探测识别的准确性和可靠性。快速准确地实现图像配准是图像融合的前提，为此提出了一种基于小波变换的快速算法，有利于实时准确地实现图像配准。     

红外与可见光图像多尺度Transformer融合方法

目前主流的深度融合方法仅利用卷积运算来提取图像局部特征,但图像与卷积核之间的交互过程与内容无关,且不能有效建立特征长距离依赖关系,不可避免地造成图像上下文内容信息的丢失,限制了红外与可见光图像的融合性能。为此,本文提出了一种红外与可见光图像多尺度Transformer融合方法。以Swin Transformer为组件,架构了Conv Swin Transformer Block模块,利用卷积层增强图像全局特征的表征能力。构建了多尺度自注意力编码-解码网络,实现了图像全局特征提取与全局特征重构;设计了特征序列融合层,利用SoftMax操作计算特征序列的注意力权重系数,突出了源图像各自的显著特征,实现了端到端的红外与可见光图像融合。在TNO、Roadscene数据集上的实验结果表明,该方法在主观视觉描述和客观指标评价都优于其他典型的传统与深度学习融合方法。本方法结合自注意力机制,利用Transformer建立图像的长距离依赖关系,构建了图像全局特征融合模型,比其他深度学习融合方法具有更优的融合性能和更强的泛化能力。     

夜视图像融合研究的进展

夜视图像融合是多传感器数据融合研究领域中的一个分支，它在军事等领域有着重要的应用前景。文中对近年来国外夜视图像融合研究的发展情况进行了评述，介绍了美国德克萨斯仪器公司（ＴＩ）在夜视图像融合硬件实现方面所取得的进展。     

基于对比度增强的红外与可见光图像融合

为提高低亮度红外与可见光图像融合的视觉效果,提出了一种对比度增强的图像融合算法。使用双边滤波器对光照进行估计,提出了双边滤波子带分解多尺度Retinex变换,并在此基础上对原图像进行子带分解。使用基于局部空间频率的细节增强融合策略完成子带内系数融合,使用全局方差加权融合策略完成子带间系数融合。使用非线性拉伸法将融合结果由对数域映射到显示域。实验结果表明,该方法可有效消除光晕,提高融合图像清晰度,使细节信息更突出。     

Research on algorithm of night vision image fusion and coloration

An new color image fusion method is presented based on dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) and Lαβ space for visual and infrared night image fusion. The color transfer technology is conducted to colorize the gray-scale visual image based on Lαβ space and the three component values of L, α and β can be gained. The appropriate dynamic range of gray image in Lα β space is proposed, and the reason of oversaturated colors is analyzed. The DT-CWT is applied in gray image fusion processing because of it's properties: shift invariance, directional selectivity, in order to obtaining exact position and clear image presentation. The different fusion rule is used aiming at high and low frequency components. The weighted average method is employed to low frequency part, and the high frequency parts are of selection greater local energy. The component L of colorized visual image is replaced by the gray-scale fused image. And the color fusion image is obtained by from Lα β to RGB(R: red, G: green, B:blue). The experiment results indicate that the proposed algorithm can achieve three requirements: detectability of the target, clear details and natural colors.     

夜视环境下激光助视成像与红外热像的融合

以夜视环境下激光助视成像和红外热成像为研究对象,提出了一种基于非向下采样Contourlet变换和分割模板的图像融合方法.通过引入脉冲耦合神经网络对两幅输入图像进行分割,利用类间方差比判断分割效果的优劣并选取分割模板.在NSCT域中,根据分割模板对激光助视成像和红外热成像的高低频系数进行分区域处理,得到低频和高频融合系数.最后对融合系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明本文方法能够在融合图像中最大程度呈现出夜视环境下激光助视成像的细节信息和红外热像的目标信息.     

相位调制在可见光与红外图像融合中的应用

根据实际应用中要求图像融合算法简单有效的要求,提出了相位调制的图像融合算法,首先对可见光图像和红外图像按照通信原理中的相位调制方法进行相位调制,然后通过逆变换得到融合图像,通过实验表明,该算法在图像视觉效果、包含的信息量以及细节信息上都取得很好的效果,融合效果优于小波变换等算法。     

基于目标增强的红外与可见光图像融合算法研究

针对传统多尺度变换融合方法不能有效保留红外图像中热辐射信息及高对比度特征,本文提出了一种基于目标增强多尺度变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对可见光图像进行预处理,自适应地提高其对比度。其次,对红外和可见光图像分别使用拉普拉斯金字塔(LP)分解为高频以及低频分量。然后,使用分解后的红外低频信息确定低频段融合权重,并引入参数λ控制融合图像中红外信息比例。最后,使用拉普拉斯金字塔逆变换重构融合图像。实验结果表明,所提出的方法可以生成具有明显突出目标和丰富细节的融合图像,并在主观视觉和客观指标上具有更好的表现。     

红外与可见光图像融合的汽车抗晕光系统

针对夜间汽车晕光现象引起的交通安全问题,从规避碰撞物的角度出发,设计了一种红外与可见光图像融合的视频抗晕光系统。系统通过对可见光图像和红外图像做MSR图像增强,解决了夜间可见光图像亮度低,暗处信息不易获取的问题,并提高了红外图像对比度,提升了融合图像的清晰度;通过YUV与小波变换结合的方式对增强后的可见光图像和红外图像进行融合,消除了晕光现象。实验结果的主客观分析表明:该融合算法比YUV与小波融合算法在熵、均值、平均梯度、标准差上分别提高了1.6%、13.5%、25.3%、0.6%,该系统不仅能有效消除晕光,还对融合后图像的亮度和暗处细节信息有较大提升,提高了夜间驾驶安全性。     

基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合

提出一种基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合算法。算法首先对待融合图像进行Shearlet变换;然而采用粒子群优化算法确定出低频成分的最佳融合权值,自适应地对红外与可见光图像的Shearlet低频系数进行整合,利用Shearlet变换对边缘、轮廓等细节特征的准确定位,采用加权局部能量最大准则对Shearlet高频系数进行融合;最后对融合系数进行逆Shearlet变换得到融合图像。与现有的部分算法进行对比实验,结果表明本文算法获得较好地融合效果。     

基于局部能量的NSCT域红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合方法。首先对红外和可见光源图像进行多尺度、多方向分解;在低频系数上,采用基于局部能量比与基于局部能量加权相结合的方法进行融合;在高频系数上,定义了局部尺度方差的概念,并以局部尺度方差为测度进行取大融合;最后对融合系数进行重构得到融合图像。使用该算法对两类不同目的的红外与可见光图像进行了融合实验,实验结果表明,文中提出的算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

红外和可见光图像高效融合的人工智能技术研究

为提升红外和可见光图像融合后图像的清晰度和细节信息的丰富程度,提出了基于人工智能技术的红外和可见光图像融合方法.通过NSCT变换分别将红外图像和可见光图像分解成低频低通子带和高频带通子带两个部分,采用低频系数加权平均求均值的选择方法、系数值选大法与局部区域融合规则相结合的方法,完成低频低通子带的图像和高频带通子带图像的...     

基于AWNV的红外与可见光图像Tetrolet域融合方法研究

针对红外(IR)和可见光(VL)图像融合中边缘纹理和细节特征融合不理想等问题,提出了一种基于Tetrolet变换的红外和可见光图像的融合方法。将Tetrolet变换后的红外和可见光图像的低通子带采用基于加权平均的融合方法得到低通融合系数,而对高通子带提出了一种基于自适应邻域方差加权(AWNV)的融合规则得到高通融合系数,最后通过Tetrolet逆变换得到融合图像。采用多种图像进行融合实验,实验结果表明,经该方法得到的融合图像信息量更大,特征纹理更为丰富,能够得到比较好的融合效果。