基于改进区域生长的红外与可见光图像融合方法

针对红外图像和可见光图像的成像特点, 提出了一种红外与可见光图像融合方法。首先, 采用改进的区域生长法, 提取红外图像目标区域。将提取到的红外目标区域映射到可见光图像中, 进行一次局部信息融合。然后, 将第一步的融合结果与原始红外图像通过一种边缘增强的小波变换融合法得到最终的融合图像。实验结果表明, 该方法得到的融合图像红外热目标突出、背景清晰, 具有良好的目视效果。     

一种新的可见光图像融合方法

本文探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。在运用电路与系统理论分析了多聚焦图像成像机理的基础上，提出了一种基于小波变换的融合算法，实验结果表明，该方法可有效综合多聚焦图像，从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

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。     

一种改进的可见光与红外图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,提出一种基于加权对比度和局部熵相结合的多分辨图像融合算法.利用小波变换得到待融合图像的多分辨结构,在图像多分辨结构相应各级上采取不同的融合规则,得到融合图像的多分辨结构,利用小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息的同时,融合了红外图像对热目标比较敏感的特点,提高了图像的可判读性.     

一种可见光与毫米波辐射图像的融合方法

研究了波段相差极大的可见光和毫米波传感器图像的融合算法,提出利用小波变换将基于可见光的模拟毫米波辐射图像与实测毫米波辐射图像的相关信息进行融合,合成的图像可用来地图匹配制导以及辅助提高战场决策的正确率。仿真结果表明：融合图像包含了更多的互补信息,提高了实测图像质量。     

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...     

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。     

一种基于目标区域特征的红外与可见光图像信息融合方法

基于异源图像的信息互补关系, 提出了基于目标特征区域的小波变换融合方法。首先采用基于模糊C-均值聚类(FCM)的方法, 提取红外图像的目标特征区域, 用于异源图像目标特征区域的局部信息融合, 达到在可见光图像中加入红外目标信息的效果。其次以第一步融合的图像替换原有的可见光图像, 并采用小波变换的方法实现与红外图像的融合, 获得最终的融合图像。采用图像质量评价标准对本文算法和其他融合算法的实验结果进行分析对比, 证明所提出方法的有效性。     

基于图像退化模型的红外与可见光图像融合方法

基于深度学习的红外与可见光图像融合算法依赖人工设计的相似度函数衡量输入与输出的相似度,这种无监督学习方式不能有效利用神经网络提取深层特征的能力,导致融合结果不理想。针对该问题,该文首先提出一种新的红外与可见光图像融合退化模型,把红外和可见光图像视为理想融合图像通过不同退化过程后产生的退化图像。其次,提出模拟图像退化的数据增强方案,采用高清数据集生成大量模拟退化图像供训练网络。最后,基于提出的退化模型设计了简单高效的端到端网络模型及其网络训练框架。实验结果表明,该文所提方法不仅拥有良好视觉效果和性能指标,还能有效地抑制光照、烟雾和噪声等干扰。     

一种基于EASSF的红外与可见光图像视觉保真度融合

最近,多尺度特征提取被广泛应用于红外与可见光图像融合领域,但是大多数提取过程过于复杂,并且视觉效果不佳。为了提高融合结果的视觉保真度,本文提出一种基于边缘感知平滑锐化滤波器（Edge-Aware Smoothing-Sharpening Filter,EASSF）的多尺度图像融合模型。首先,提出一种基于EASSF的多尺度水平图像分解方法对源图像进行分解,得到水平方向上的多尺度纹理成分和基础成分;其次,采用最大值融合规则（Max-Fusion, MF）融合纹理成分,避免图像细节信息的丢失;然后,通过一种感知融合规则（Perceptual-Fusion, PF）融合基础成分,捕获显著性目标信息;最后,通过整合融合后的多尺度纹理成分和基础成分得到融合图像。实验通过分析感知融合系数,对比融合结果的客观数据得出红外与可见光图像融合在多尺度EASSF下较为合适的取值范围;在该取值范围内,本文提出的融合模型同一些较为经典和流行的融合方法相比,不仅解决了特征信息提取的复杂性,而且通过整合基础成分的显著性光谱信息,有效地保证了融合结果的视觉保真度。     

可见光与红外图像自适应加权平均融合方法

针对传统可见光图像与红外图像融合存在显著性信息保留不完整的问题,本文提出了一种新的自适应加权平均融合算法.首先,该方法通过非下采样轮廓波变换将源图像分解为不同尺度、不同方向的高低频分量.然后,针对低频分量的特点提出了一种基于显著性的自适应加权平均融合规则,用于保留源图像中的重要信息.对于高频分量,本文采用绝对值取大的融合策略.最后,根据融合后的高低频分量重构出最终的融合图像.实验结果表明,本文算法与传统融合算法相比,在主观视觉和客观指标上都具有优势.     

基于可见光和红外图像融合的汽车抗晕光方法

针对夜间汽车行车因前大灯使用不当而产生的晕光问题,提出了一种基于可见光与红外图像融合的汽车抗晕光方法,以提高夜间行车的安全性能。该方法通过对可见光图像做IHS变换,将提取到的亮度分量与红外图像进行小波变换,获得新的亮度分量后,再与原始可见光图像的色度分量和饱和度分量进行IHS逆变换,实现既能消除晕光现象又能保留图像细节的目的。对可见光和红外图像融合算法处理结果的主观评价与客观数据分析,表明本文提出的方法可以有效消除夜间汽车行车时的晕光现象,改善传统IHS变换的光谱扭曲性,提高小波变换的速度。     

基于ST与量子理论模型的红外与可见光图像融合

针对传统的红外与可见光图像融合方法计算复杂度高、运行机制过于机械的问题,提出一种基于剪切波变换（ST）与量子理论（QT）模型的红外与可见光图像融合方法。该方法利用ST优越的图像信息捕捉性能对源图像进行多尺度多方向分解;其次,采用 QT理论针对低频子带图像和一系列高频子带图像进行融合;最后,采取ST反变换获得最终融合结果图像。     

一种新的红外与可见光图像像素级融合方法

提出了一种使用指导性滤波进行像素级图像融合的方法。首先对红外图像进行最大值滤波处理以获取其中的高亮信息;然后使用原始红外图像作为指导图像对高亮部分做滤波,处理结果直接叠加在可见光图像上;最后将叠加图像进行伽玛校正以调整对比度,得到最终融合输出。实验结果表明:该算法能够充分利用红外与可见光图像各自的优势,融合效果较好,且计算复杂度低,易于实时处理。     

多光谱可见光图像与高分辨率图像的分维融合

针对遥感图像,提出了一种遥感多光谱可见光图像与遥感高分辨率全色图像融合的小波分维算法.利用小波变换的方向选择}生,对遥感多光谱的1分量和遥感全色图像进行小波分解,进而在不同子带中进行遥感图像融合,低频部分采用基于区域能量的融合算法;高频部分使用21×21的窗口加窗逐点计算分维作为权系数进行融合;最后将得到的灰度融合图像...     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.