基于邻域统计信息的红外与可见光图像融合

针对红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于邻域统计信息的图像融合新算法。首先对图像进行多尺度分解,得到一系列子带系数,然后针对各子带系数的物理特性,提出了高低频规则不同的图像融合算法。对于图像低频部分,首先定义基于邻域统计信息的目标和场景特征参数,然后设计了加权系数自适应变化的加权平均融合策略;对于图像高频部分,首先定义邻域系数分布特征参数,然后设计了受邻域统计信息调制的系数比较取大融合策略。实验结果表明该算法能够很好地将红外图像与可见光图像进行融合,且融合效果优于其他一些算法。     

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。     

基于自适应特征融合的红外与可见光图像融合算法

当下流行的基于自编码网络的图像融合算法不仅需要对提取到的特征设计复杂的融合规则以解码出融合图像,设计的融合策略也无法适用于多样化的场景.针对以上问题,提出了一种自适应特征融合的红外与可见光图像融合算法以端到端的方式输出融合图像,避免了复杂融合规则的设计且具有较好的鲁棒性.网络利用自编码模块提取出图像的特征,对特征级联后...     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

基于特征提取的红外与可见光图像融合

为提高红外与可见光图像融合的效果,加快融合算法处理速度,提出了一种基于特征提取的图像融合算法。改进了数学形态学中的顶帽运算,用于提取源图像的特征图像及背景图像;设计融合规则,对特征图像及背景图像分别进行融合处理;最后重构得到融合图像。另外,对本文融合方法的参数选择进行了分析,并且设计了适用于背景图像融合的自适应加权融合规则。实验表明,该融合方法能有效获取源图像的特征信息,提供丰富的背景信息,运算速度快,易于硬件实现。     

基于NSST和CS的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像需要实时融合的特点,提出一种降低算法复杂度的基于非降采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform)和压缩感知域的红外与可见光图像融合算法。利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频系数和各带通方向子带系数。对低频子带系数采用基于目标特征的加权平均融合规则;压缩感知理论的测量矩阵采用哈达马阶快速沃尔什矩阵,对细节信息保留较多的各带通子带系数进行观测测量,得到更稀疏的各带通子带系数测量值,对此测量值采用基于区域方差选大的融合规则得到融合测量值,运用基于增广的拉格朗日乘子和交叠方向恢复算法对融合测量值进行重构得到近似精确的各带通子带融合系数,最后对低频子带融合系数和各带通方向子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。     

结合图像特征比的红外与可见光图像融合算法

针对现有图像融合算法得到的融合图像清晰度不高以及边缘模糊等问题,提出了一种结合图像特征比的红外与可见光的图像融合算法,通过小波变换将图像进行分解,并通过计算低频分量中空间频率比与能量比,来对低频分量中的有效信号进行保留,而对高频分量则是通过边缘检测算法计算出高频分量中的边缘信号比,来对高频分量的边缘信号进行保留;实验结果表,该算法能够得到相比其他算法更为清晰的融合图像,具有一定的实用价值。     

基于决策融合的红外与可见光图像人脸识别研究

可见光图像受光源影响较大,红外图像可以独立光源,但对温度变化比较敏感,而红外与可见光融合的人脸识别方法被证明比任意单一识别更有效.为了提高人脸识别的鲁棒性,提出了一种基于决策融合的红外与可见光图像人脸识别方法,即加权求和与求最大值组合的图像决策融合方法.对红外与可将光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别,并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合,确定最终的人脸识别结果.实验表明,可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性.     

一种改进的双线性插值图像放大算法

针对传统的双线性插值图像放大算法存在的边缘模糊问题,提出一种改进算法：先计算插值点的双线性插值和最近邻点插值,然后以4个邻点的灰度方差构造权重,将二种插值进行加权融合获得最终插值结果。该算法既考虑到插值点与邻点之间距离关系,又考虑到邻点的灰度分布特性,有效地提高了放大图像的质量。实验结果验证了算法的有效性。     

基于融合策略的单幅图像去雾算法

为了有效增强雾天衰退图像,提出了一种基于融合策略的单幅图像去雾算法。该融合策略无需依靠大气散射模型或场景结构信息,只需通过原始衰退图像来获取其输入图与权重图。其中2幅输入图的作用主要是对原有雾图像进行颜色校正和对比度增强,而3幅权重图则突显了图像雾气较浓区域的细节信息。融合策略将上述输入图与权重图相融合以生成对比度高、色彩丰富的去雾图像。此外,本文还从人类视觉感知的角度提出了一个新的去雾效果评价指标,从而为图像去雾与去雾效果评价问题提供了新的解决思路。实验结果表明,与已有方法相比,提出的基于融合策略的去雾算法能更好地提高各种雾天图像的清晰度。     

一种像素级多传感器图像融合算法的研究

该文给出了一种像素级多传感器图像融合算法,并将其应用于不同波段SAR图像的融合。该算法先用基于卡尔曼滤波的图像融合技术得到一幅灰度融合图像,再用不同的RGB颜色通道分别表示灰度融合图像以及原图像中增强后的细节,最终得到一幅彩色融合图像。仿真结果表明,用此算法得到的彩色融合图像包含更多的细节,可辨识性强。     

一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法

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.     

一种图像融合的新方法

在众多图像融合算法中,不存在完美的算法,每一种算法都具有优点和不足。本文针对这一问题提出一种新的图像融合方法,即图像二次融合,通过对两种算法的融合结果再进行一次简单的像素选择得到最终融合图像。图像二次融合可以综合算法的优点,弥补之间的不足,获得更好的融合效果。实验表明,该方法获得的融合结果优于单一算法。     

基于改进颜色传递策略与NSCT的红外与可见光图像伪彩色融合

提出一种基于改进颜色传递策略与非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像伪彩色融合算法.首先,利用NSCT与基于清晰区域的Canny边缘检测算法获得灰度融合图.其次,将融合灰度图像插入Y通道,源图像与融合灰度图像之间的残差图像分别插入Cb、Cr通道以生成YCbCr源彩色图像.最后,利用本文设计的颜色传递模型对源彩色图像和目标图像进行色彩颜色统计匹配,同时,通过自适应颜色传递参数模型调整颜色传递参数.实验结果表明,本文提出的融合算法使得伪彩色融合图像不仅对比度高、传递色彩自然、可以较好地抑制色彩渗入图像目标,而且对目标图像质量要求不严格.     

运用小波图像融合技术增强痕迹偏振图像

针对单幅痕迹偏振图像存在的灰度反差微弱、痕迹特征残缺等缺陷,提出运用小波图像融合技术对多幅痕迹偏振图像进行融合处理,以增强痕迹图像视觉效果的策略。结合痕迹物证检验工作的需要,对低频子带图像采取基于区域窗口的梯度平方和较大法,而高频子带图像采取基于区域窗口的系数绝对值极大法,并将此方案应用于衣物上的轮胎痕迹偏振图像的增强处理。实验结果表明,经过融合处理后的轮胎痕迹偏振图像无论在主观视觉效果,还是在客观评价数据上都获得了期望的增强效果,满足痕迹物证司法鉴定的技术要求。     

基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法研究

阐述了基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合原理和方法：首先对源图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,然后对分解后的各层图像采用不同的融合准则进行融合,最后,对融合金字塔做拉普拉斯金字塔反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合结果分析,实验结果表明,该算法能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像。融合效果良好。