Infrared and visible image fusion using fuzzy logic and population-based optimization

This paper presents a new wavelet-based algorithm for the fusion of spatially registered infrared and visible images. Wavelet-based image fusion is the most common fusion method, which fuses the information from the source images in the wavelet transform domain according to some fusion rules. We specifically propose new fusion rules for fusion of low and high frequency wavelet coefficients of the source images in the second step of the wavelet-based image fusion algorithm. First, the source images are decomposed using dual-tree discrete wavelet transform (DT-DWT). Then, a fuzzy-based approach is used to fuse high frequency wavelet coefficients of the IR and visible images. Particularly, fuzzy logic is used to integrate the outputs of three different fusion rules (weighted averaging, selection using pixel-based decision map (PDM), and selection using region-based decision map (RDM)), based on a dissimilarity measure of the source images. The objective is to utilize the advantages of previous pixel- and region-based methods in a single scheme. The PDM is obtained based on local activity measurement in the DT-DWT domain of the source images. A new segmentation-based algorithm is also proposed to generate the RDM using the PDM. In addition, a new optimization-based approach using population-based optimization is proposed for the low frequency fusion rule instead of simple averaging. After fusing low and high frequency wavelet coefficients of the source images, the final fused image is obtained using the inverse DT-DWT. This new method provides improved subjective and objectives results as compared to previous image fusion methods.     

基于Log-Gabor滤波的小波显微图像融合

针对现有图像融合方法对纵向覆盖范围较大的显微样本的图像融合效果不理想的问题,提出了一种序列显微图像融合方法.该方法以小波变换方法为基础,利用区域Log-Gabor滤波方法设计尺度系数的融合规则,既使融合后的图像不会产生块效应,又避免了以往的小波方法造成的过度模糊现象.讨论了方法中的参数设置对融合结果的影响,实验结果表明,与其它融合方法相比该方法的融合效果更好.     

基于高频方差对比度小波变换的图像融合方法

针对现有的区域图像融合方法没有充分利用代表图像细节信息的高频分量的情况,给出一种以高频方差对比度为判断依据的小波变换的图像融合算法.算法以高频域为研究对象,给出了高频方差对比度的概念,其步骤为:首先利用小波变换得到待融合图像的多分辨分析,再以相应各级上的对应区域的高频方差对比度为判据,选择图像的多分辨分析的相应各级上的小波系数,最后通过小波重构得到融合图像.实验结果性能分析表明,充分发挥了高频分最的作用,能使融合图像综合更多的源图像信息,融合效果良好.     

基于PCNN和最优化评价准则的曲波域图像融合

利用曲波变换能够准确捕获图像高维奇异信息的特点,提出了一种在曲波域中基于脉冲耦合神经网络和最优化评价准则的图像融合方法。该方法用曲波变换对输入图像进行多尺度分解,再利用脉冲耦合神经网络的全局耦合特性对高频子带曲波系数进行选取,定义图像融合的目标函数,根据最优化目标函数确定低频曲波系数的融合权值,进行曲波逆变换得到融合图像。实验结果以及与其他算法的比较分析表明了算法的有效性和优越性。     

一种自适应的多聚焦图像融合方法

为了对不同的多聚焦图像进行有效融合，提出了一种小波域中基于区域特征的自适应多聚焦图像融合方法。该方法首先对参加融合的两幅图像进行小波分解，然后针对低频部分，在保留源图像共同特征的基础上，将待融合的两图像各自所具有的特征添加到融合图像中，而对于高频部分，则根据区域的小波能量进行融合；最后通过小波逆变换来重构融合图像。该方法不仅能够完全自适应地对多聚焦图像进行有效的融合，而且对于各种不同的源图像具有通用性。实验表明，该算法能够得到良好的融合效果，是一种有效的多聚焦图像融合方法。     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。     

一种基于静态小波变换的图像融合算法

给出了一种基于静态小波多尺度边缘检测的图像融合算法,是一种适用于微光和红外图像融合的多分辨率方法。该方法选择á trous多孔算法为基础,并选取不同尺度参数的LOG算子作边缘检测,利用了图像的多尺度边缘信息确定图像的边缘位置进行融合。在小波域中,对高频信息依据边缘检测的边缘点进行融合,对低频信息利用取加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。通过红外和微光图像的融合实验结果表明,该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

树状小波局部对比度与图像融合及性能评估

针对红外热成像中目标识别和跟踪的特点,提出了一种基于树状小波变换的局部对比度融合算法,首先采用多尺度树状小波变换的方法对已配准的源图像在相应的能量准则下进行分解,克服了小波变换的移变性;对于分解后的低频子图像采用加权平均的融合规则,对于高频子图像采用局部对比度量测的融合规则,融合图像既保持了源图像的细节信息,又滤去了红外成像中的各类噪声。采用交叉分辨力评价算子量测红外图像中目标与背景的衬比度;通过仿真及基于客观的图像融合评价标准,分别从信息熵、标准差、平均梯度和交叉熵四个参数对图像融合效果进行评估,证明了对于双波段红外辐射图像的融合,提出的融合算法优于小波融合算法、形态学区域分割融合算法。算法尤其适用于红外热成像系统的目标识别和跟踪。     

基于MSSTO与NSCT变换的可见光与红外图像增强融合

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

基于形态滤波的小波融合图像增强算法

研究图像优化问题。针对目前常用的空域或频域图像存在各种噪声干扰降低了图像的清晰度,为了在降低图像噪声,保护图像细节和边缘信息,提出一种形态滤波的小波融合图像增强算法MWF。首先分别采用巴特沃斯低通滤波和形态学高帽处理对含噪图像进行滤波,得到两幅过滤的图像,再将这两幅图像分别进行离散小波变换,然后利用变换结果在小波域内依据融合规则进行融合,最后对融合结果进行反变换得到清晰的图像。得到的图像是通过空域滤波和频域增强方法的结合,综合了两种方法各自的优点,仿真结果表明,MWF算法对混合噪声干扰有较好的抑制作用,并实现了图像增强的效果,为图像优化提供了依据。     

基于Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;然后,在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的拉普拉斯能量（EOL）作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,然后进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;最后,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法更有效地提取原始图像的特征信息,提高融合图像的视觉效果,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统的图像融合方法。     

基于离散余弦变换的多聚焦图像融合

文章根据可见光多聚焦图像的成像机理,提出了基于离散余弦变换的融合算法。该方法先利用DCT将图像分解为不同空间频率的分量,然后利用方向对比度的融合规则得到融合图像的DCT域矩阵,最后通过DCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合多聚焦图像,从而得到同一场景中所有物体都清晰的图像。与小波融合算法相比,融合后的图像质量都很好,但计算时间缩短了。     

基于Sobel算子的小波包变换遥感图像融合算法

针对遥感图像融合时图像的空间信息与光谱信息不易兼容的问题,在小波包变换的基础上提出了一种基于Sobel算子的图像融合算法。该方法将多光谱图像与高分辨率图像进行小波包变换,根据阈值选用不同的融合准则得到小波低频系数,利用Sobel算子提取图像高频特征值,采用最值法获取高频系数。实验结果表明,所提算法优于传统的HIS(Intensity,Hue,Saturation)变换、小波变换以及两者结合的方法,在较好地保留图像光谱信息的同时,进一步增强图像的细节信息、边缘特征,从而提高图像的清晰度。     

一种基于小波变换的图像融合新算法*

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于小波分解的图像融合算法。对小波分解后的低频分量通过度量其图像块之间的相关系数和空间频率来确定融合图像的尺度系数;对高频分量,以方向对比度为判据确定融合图像的小波系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于脊波融合的射线图像增强算法

提出一种基于脊波变换的射线图像增强算法,根据射线成像的特点,对射线成像系统采集信号做分段灰度变换,得到多幅图像,每幅图像含有被测工件的某种细节,再将这些图像分别做有限脊波变换,对得到的变换系数进行融合,再对融合后的系数进行有限脊波逆变换从而得到增强了的射线图像。在融合中低频系数采用基于区域方差和邻域像素相关性分析的融合策略,高频部分采用脊波变换系数绝对值最大的作为融合的高频系数,此法可以将来自不同图像的特征与细节融合在一起并且可以有效地抑制噪声。文中对融合图像质量进行了对比评价,实验结果表明,这种方法能够有效地提高图像的清晰度,在保留图像微小细节方面获得满意的结果。     

Morphological image fusion using the extracted image regions and details based on multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator

Remaining useful information of the original images in the fusion image is very important in image fusion. To be effective for image fusion, a multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator based algorithm using the extracted image regions and details is proposed in this paper. Top-hat transform could extract image regions, and operations constructed from toggle contrast operator could extract image details. Moreover, multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator could be used to extract the effective image regions and details at multi-scales of the original images. Then, the extracted image regions and details are imported into the final fusion image to form the effective fusion result. Thus, the proposed multi-scale top-hat transform and toggle contrast operator based algorithm is an effective image fusion algorithm to keep more useful image information. The combination of the top-hat transform and toggle contrast operator for effective image fusion is the main contribution of this paper, which is the extension of the previous work using only the toggle contrast operator for edge preserved image fusion. Experimental results on multi-modal and multi-focus images show that the proposed algorithm performs very well for image fusion.     

基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法

针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性,结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点,提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解,将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性,可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后,采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理;然后利用正交匹配追踪算法重构,经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。     

基于小波多尺度分解的互补全景图像融合

为了解决折反射成像内外环分辨率低且不均匀的问题,针对互补全景图像的特点,提出了一种基于小波多尺度分解的图像融合方法。首先对两幅互补的源图像分别进行小波多尺度分解,得到不同分辨率、不同方向的分量;其次,按照特定的融合策略,低频采用平均算子进行融合,高频采用逐层互换的融合策略进行融合;最后,通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在互补全景图像的融合中简单有效,并且拥有较好的效果。