一种红外可见光图像融合及其目标识别方法

为结合红外图像和可见光图像对目标检测识别的优点,提出了一种红外可见光图像融合及其目标识别方法.该方法根据数学形态学算法获得局部感兴趣区域,减少图像特征点生成范围,提高效率;通过使用基于多模态图像尺度与部分灰度不变图像特征算法建立合适的特征点定位和描述;最终根据局部不变性匹配原则,实现图像误匹配消除,得到配准关系.实验结果表明,本文方法能实现融合图像多目标的检测识别,其精度好,有一定的应用前景.     

基于Gabor滤波和显著性检测的红外与可见光图像融合

红外和可见光图像的融合既要突出红外图像中重要的亮度特征,又要使融合图像保留清晰的视觉效果。因此,提出了基于Gabor滤波和显著性检测的融合方法。首先,采用显著性检测得到红外和可见光图像的显著层,再使用Frankle-McCann Retinex增强算法对可见光图像进行增强,之后用Gabor滤波器将红外图像和增强后的可见光图像分解为细节层和基础层。然后,采用“最大绝对”的融合策略对显著层与细节层进行融合,最后进行图像重构。实验结果表明,得到的结果与其他八种经典算法比较中表现优异,尤其是AG、EI、IE、SF等指标方面尤为突出。     

基于视觉特性的红外与可见光图像融合

给出一种基于人类视觉特性的红外可见光图像融合算法,以增强融合图像的场景信息和目标指示特性。采用无下采样Contourlet变换对两幅源图像进行多尺度分解;在低频分量部分,调整可见光图像的全局亮度,以基于局部能量的方法提取并增强红外目标,以局部方差取大方法获得景物轮廓,余则采用可见光图像像素值;在高频分量部分,采用脉冲耦合神经网络选取高频分量;通过无下采样Contourlet变换的逆变换得到融合图像。改进算法可保留可见光图像的清晰度,红外目标突出,景物比在单一可见光图像中更易辨别。     

多分辨率图像基于分步式滤波的融合算法

在多个传感器对同一个目标场景获得多个分辨率是非整数倍关系的图像的情况下,该文提出了基于分步式图像滤波的融合算法。首先利用小波多尺度分解变换获取相应的低频子图像,并将图像间分辨率的关系从非整数倍转化到整数倍。然后采用分块建模方法,以卡尔曼滤波器为工具,对图像进行分步式融合估计,从而获得目标场景基于多个观测图像的融合结果。最后用仿真实验验证新算法的可行性与有效性。     

视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法

为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,从而获取各自低频子带和高频子带,并将视觉显著性的检测结果用于指导分配低频子带的融合权重,即依据显著度大小赋予不同的权值,而高频子带的融合则依据局部标准差准则赋值;最后,通过非下采样轮廓波逆变换获得融合图像。实验结果表明:这种算法不仅可以保全可见光图像中的细节信息,而且能够精确地突显出红外目标信息,具有较好的视觉效果, 增强了红外与可见光复合前视系统的识别性能。     

基于近红外的图像去雾方法

针对雾天可见光图像降质现象,提出一种简单、有效的自动去雾算法。算法充分利用了近红外透雾能力强,可见光图像色彩亮度好的特点。首先利用暗原色先验估计出雾浓度分布,然后根据此分布计算出归一化暗原色图像亮度分布系数,并对其进行双边滤波处理,最后利用该系数将近红外与可见光图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像质量,且具有广泛的应用前景。     

基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合

结合非下采样轮廓波变换的平移不变性,提出了一种基于视觉显著性的红外与可见光图像融合算法。首先,利用引导滤波器改进显著性检测算法并将其用于红外图像;然后,对红外图像和可见光图像进行非下采样轮廓波变换以得到各自的低频与高频子带;最后,在低频与高频子带的融合中分别采用红外图像显著性指导法与绝对值取大法。实验结果表明,与多种相关算法相比,该算法所得融合图像在突出红外目标的同时还具有丰富的可见光背景信息,具有更好的视觉融合效果和客观质量评价。     

基于区域分割与提升小波变换的图像融合算法

针对精确制导武器系统中,利用传统方法获取的融合图像使得红外目标模糊、识别率低、定位性差及不能继承可见光图像色彩特性而出现光谱扭曲与失真的现象,提出了一种基于区域分割和提升小波变换的红外与可见光图像融合方法。首先结合区域生长与边缘提取图像分割法,将红外图像背景区域与目标区域分开;其次采用像素邻域能量取大法,将红外目标区域映射到可见光背景中;最后将上步得到的融合图像与原图像进行低频加权,高频平均梯度的提升小波融合变换,防止因图像分割所形成的拼接错误而导致重要信息丢失现象。实验结果表明:融合后的图像,目标凸显,背景自然,能够达到准确定位与快速识别的目的,并对隐藏目标的检测有着重要的指导意义。     

基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法

针对红外图像与可见光融合时特征信息无法充分提取的问题,提出了一种基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法。该方法利用深度玻尔兹曼机（DBM）进行最优能量分割得到显著红外目标,并采用非下采样剪切波变换（NSST）将红外目标区域与背景区域融合的映射图进行稀疏分解和融合。仿真实验结果表明,与现有的几种经典方法相比,基于本文方法的结果图像拥有更好的视觉效果和更理想的客观结果。     

基于提升格式小波变换和Snake模型的红外目标边缘增强与分割算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,将提升格式小波变换和Snake模型相结合,提出了一种红外图像边缘增强与分割算法。该算法先采用提升格式小波变换对原图像进行增强,以提升图像中目标与背景的对比度;而后再利用Snake模型对目标的边缘进行提取,最终实现目标的边缘分割。实验结果验证了这种算法可有效地对红外图像的对比度进行提升,从而提取出更为精确的目标边缘。     

基于小波变换与特征提取的红外弱小目标图像融合

当前红外单波段数据不能全面反映图像细节以及轮廓信息,弱小目标成像后难以抵抗背景干扰,使得图像产生较低的信噪比。因此有必要利用不同波段数据的纹理差异性,通过互补融合方法提高图像的信噪比。基于此,提出一种基于小波变换与特征提取的融合方法。首先将多源图像进行多尺度二维分解,获得各图像的低频信息与高频信息,在此基础上,高频信息采取绝对值取大的融合方法,低频信息采取加权求平均的融合方法,进而重构图像。然后,利用特征提取方法得到中波与长波特征图像。最后对重构图像与红外中长波特征图像进行对比度调制再融合。融合结果与多种融合算法进行对比。实验结果表明,该算法能够增强图像中弱小目标的灰度,可以很好地识别目标,解决了图像中弱小目标抗背景干扰的问题。     

基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法

红外和可见光图像表征了互补的场景信息. 现有的基于深度学习的融合方法大多通过独立提取网络分别提取两个源图像特征,从而丢失了源图像之间的深度特征联系. 基于此,提出了一种新的基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法,针对不同模态的特点采用不同的编码方式提取图像特征,利用一个模态的信息补充另一个模态的信息,并对提取到的特征进行融合,最后根据融合特征重建融合图像. 该算法可在两个模态的特征提取路径之间建立交互,不仅可预融合梯度信息和强度信息,且能增强后续处理的信息. 同时设计了损失函数,引导模型保留可见光的细节纹理,并保持红外的强度分布. 将所提算法与多种融合算法在公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法获得了良好的视觉效果,客观指标评价方面对比现有的优秀算法也有一定的提升.     

基于红外特征与区域相似的图像融合算法

为了提高图像融合算法的速度，改善融合图像的质量．提高观察者对场景的认知能力，提出了一种介于像素级融合与特征级融合之间的基于红外特征和区域相似的图像融合方法．该方法利用目标的红外特征对红外图像进行目标区域分割。从而实现对目标区域和背景区域的分别融合；同时利用图像的结构相似度对源图像中的目标区域进行相似判定，并利用不同的融合规则对冗余区域和互补／冲突区域分别进行融合．与目前常用的基于多分辨率分解的图像融合方法相比，它既充分利用了目标的红外特征和可见光图像的细节信息，更好地对图像中亮暗相反的区域进行了处理．改善了融合效果，又提高了运算速度．     

基于预处理的金字塔图像融合算法

针对经典金字塔融合算法在重构过程中由噪声叠加引起的黑斑问题,提出了一种新的基于分层预处理的红外与可见光图像融合算法。该算法对金字塔分解的各层图像进行预处理,优化各分解层图像质量后再将各自对应层融合。采用该算法融合的图像质量能降低直接对源图像进行融合时融合规则的复杂度及融合后改善图像质量处理的难度,仿真结果验证了该算法的有效性。与经典金字塔算法、同类金字塔改进算法相比,该算法包含的信息量更多。     

海上可见光图像清晰化处理及显示方法

通过对海空背景图像基本特征、图像高频增强算法、海上图像去雾交互算法及改进的色调映射算法的分析和研究,提出了一种基于图像滤波、图像增强及图像复原的融合式的图像清晰化处理及显示方法,并据此设计了图像清晰化处理显示软件系统。实验结果表明:该方法可显著改善海上可见光图像的显示效果,并具有较好的实时性。     

基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法

背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法.采用实际红外图像进行了仿真实验,并与传统形态学算法的性能进行比较,结果表明该算法能够尽量保留图像细节,减小图像细节对背景估计的影响,大幅提升了图像的信噪比,提高目标单帧检测概率.算法易于实时并行处理,便于硬件实现.     

多特征融合的相关滤波红外单目标跟踪算法

针对红外单目标跟踪问题,提出一种多特征的相关滤波目标跟踪算法。该算法融合了图像的卷积特征和差分特征,使用卷积特征和差分特征分别训练相关滤波模型。在跟踪阶段,对两种特征的相关滤波模型得到的响应图动态融合,利用动态融合的响应图来确定目标的最终位置,使用得到的目标位置分别更新相关滤波模型。在林雪平热红外数据集上进行了实验验证,与一些经典的跟踪算法进行了对比,表明该算法拥有更高的跟踪准确率。     

一种基于区域分割的红外可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波和区域分割的红外可见光图像融合方法。先对红外图像和可见光图像进行提升小波分解,得到各自的高频和低频子图像,利用红外图像的热效应特征显著的特点对红外图像的低频子图像进行检测分割,用分割得到的二值图像来指导低频子图像的融合决策,对于高频子图像,采用区域方差匹配度决策法,最后对融合后的小波系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,这种算法能够合理有效地保留红外图像的热目标信息以及可见光图像中丰富的光谱信息,提高了图像的可理解性,客观评价准则与目视效果吻合良好。     

红外纹理生成方法研究[D]

为有效仿真大规模背景景物红外图像纹理,提出一种基于可见光图像的红外图像纹理映射方法. 该方法以相应景物的可见光图像灰度范围为参照,基于同景物某时刻红外图像的温度及灰度分布,计算景物红外图像的温度与灰度对应关系. 将对应景物温度分布偏差信息叠加在相关景物不同时刻的均值温度上,映射在该景物可见光图像的灰度范围内,生成对应景物不同时刻的红外图像纹理. 另外,将仿真的背景图像分为单一组分和混合组分的背景图像,对于单一组分背景图像,采用提出的方法进行红外图像纹理映射;对于混合组分的背景图像,首先采用该背景图像对应的可见光图像进行材质分类,在此基础上采用提出的方法进行混合组分背景图像的红外图像纹理映射. 实验结果验证了本文方法的有效性,该方法可为快速仿真不同时刻、不同景物的红外图像纹理提供一种方便有效的途径.

     

基于可见光图像的红外图像纹理映射方法

为有效仿真大规模背景景物红外图像纹理,提出一种基于可见光图像的红外图像纹理映射方法.该方法以相应景物的可见光图像灰度范围为参照,基于同景物某时刻红外图像的温度及灰度分布,计算景物红外图像的温度与灰度对应关系.将对应景物温度分布偏差信息叠加在相关景物不同时刻的均值温度上,映射在该景物可见光图像的灰度范围内,生成对应景物不同时刻的红外图像纹理.另外,将仿真的背景图像分为单一组分和混合组分的背景图像,对于单一组分背景图像,采用提出的方法进行红外图像纹理映射;对于混合组分的背景图像,首先采用该背景图像对应的可见光图像进行材质分类,在此基础上采用提出的方法进行混合组分背景图像的红外图像纹理映射.实验结果验证了本文方法的有效性,该方法可为快速仿真不同时刻、不同景物的红外图像纹理提供一种方便有效的途径.