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。     

基于小波变换和改进Top-Hat滤波的红外小目标检测

提出了一种基于小波变换与改进Top-Hat滤波的有效地红外小目标检测算法。该方法首先对红外图像进行单层小波分解,分别得到近似、水平、垂直和对角四个分量;接着,对近似分量进行改进Top-Hat滤波,并将滤波结果与原近似分量进行差分,得到差分图像,将其再与水平分量进行融合形成新的近似和水平分量。同时将垂直和对角分量的小波系数置零,进行小波重构。最后,为了进一步凸显红外小目标,采用了基于直方图的灰度变换方法对重构图像进行增强。实验结果证明本文所提出的算法能准确地检测出红外小目标,且鲁棒性较好。     

一种基于提升小波的多传感器图像融合

提出了一种基于提升方案的五株形小波的多传感器图像融合方法,即在提升五株形小波多尺度分解的基础上,对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则和融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再通过逆变换重构融合后的图像.该方法被成功地用于多聚焦图像的融合处理.试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眼的视觉特性、更有利于进行目标监视和侦察.     

彩色多聚焦图像邻域融合算法的改进

针对彩色多聚焦图像融合存在色彩分布不均、斑效应问题,提出一种图像空间信息和颜色信息分离研究的改进算法。首先对源图像进行HSV变换并分离各分量,然后表示空间信息的V分量进行小波分解,最高分解层高频系数选用基于邻域的对比度取大融合规则,而其余分解系数选取基于邻域梯度的加权融合规则。其次重构得到融合图像V分量,表示颜色信息的H、S分量采用源图像与融合图像间V分量欧氏距离取小规则,最后进行HSV逆变换得到融合图像。经MATLAB仿真,该算法可有效缓解融合图像色彩分布不均及斑效应现象。     

基于多小波变换的区域方差图像融合方法

提出了一种基于多小波变换的区域方差融合方法。首先对参与融合的两幅图像进行多小波多尺度分解,得到两个金字塔结构的分层信息。然后分别在变换域的各层对小波系数进行融合:低频信息采用加权平均算子进行融合;高频信息采用一种基于区域方差的多子带联合判决的融合规则进行融合,最后重构得到融合图像。实验结果的主客观评价分析表明,该方法的融合性能比基于单小波的融合方法的融合性能好。     

双色红外图像融合在目标检测中的应用

针对双色红外的图像融合特点,提出了一种基于在小波分解域中,在高频子带上采用区域能量测度融合规则,在低频子带上采用加权平均融合规则。首先,双色红外成像系统分别对中波和长波红外图像进行提升小波分解,提取出2幅图像的低频和高频信息,并采用不同的融合规则对低频和高频子带图像进行融合,然后通过提升小波反变化对各层系数进行重构,得到目标区域的融合图像。而后再通过小波软阈值化去噪,最后进行目标自动检测。通过实验对比证明,提出的融合规则更好地提高了目标的检测和识别概率。     

基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法

针对传统融合算法在图像融合时,不能很好地保留源图像信息和边缘信息的缺点,提出了一种基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行分解,分解后得到图像的低频系数和高频系数;对高频系数采用基于对两个Laplacian模板算子卷积结果相比较并进行筛选的融合规则;对低频系数采用基于拉普拉斯清晰度评价函数和8邻域局部方差相结合的融合规则;最后进行小波逆变换得到融合图像。对实验结果结合主观和多种客观评价方法进行分析。结果表明,该改进算法与传统融合算法相比融合效果更好,融合图像具有边缘信息丰富、图像清晰度高等优点。     

多光谱图像融合中小波分解层数研究

首先根据小波变换原理,采用Db9小波基函数,对多组多光谱图像分别进行1～5层小波分解,然后根据小波逆变换原理对系数融合后的图像进行逆变换,得到不同小波分解层的融合图像.最后,利用图像质量评价方法信息熵、标准差、互信息、以及图像融合质量综合评价方法等,对不同分解层下的融合图像进行了评价.实验结果表明:小波变换在一层小波分解时,图像融合效果最佳.     

基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法

提出了基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法.首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,得到两个金字塔结构.对于金字塔的每一层分解,使用"区域象素聚类"的方法生成标签图像,利用标签图像,对两金字塔各层的三个高频细节分量按区域能量取大的规则,形成融合二值决策图,每层分解对应一个二值决策图.利用每一层的二值决策图对相应层的细节分量进行融合,最后重构.并采用均方根误差对该方法进行了客观评价.实验结果表明本方法对多聚焦图像有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个象素的小波图像融合方法和文献[3]提出的融合方法的融合性能都好.     

基于图像融合的双波段目标跟踪算法研究

针对红外和可见光图像各自的特点以及单一传感器在目标跟踪中的缺陷,提出了基于双波段融合图像的目标跟踪算法。该方法对原始图像进行小波分解后,为了满足目标跟踪的稳定性及实时性,重点考虑目标跟踪时需要的边缘等细节信息,采用对低频系数取零,高频系数基于小波系数绝对值取大的融合方法,然后对融合后的图像采用基于Mean shift算法进行目标跟踪。实验结果表明,此算法可以稳定并且实时跟踪目标,通过对单波段采用相同的跟踪算法进行比较,算法在性能上优于单波段的目标跟踪。     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

非抽样双树复小波域的BPP-NMF图像融合

提出了一种非抽样双树复小波变换（UDT-CWT）与基于块主元旋转的非负矩阵分解（BPP-NMF）相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性,首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数;然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略,高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明,该融合算法不仅具有良好的视觉效果,同时在客观评价指标也优于一般的融合策略,验证了该算法的有效性。     

基于区域特征的改进IHS图像融合算法

提出了一种基于区域特征的结合IHS变换和小波变换的图像融合算法,首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行IHS变换和直方图匹配,对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解,然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则,低频部分采用加权平均算子融合法,高频部分采用改进的区域方差加权融合法,最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法,实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的IHS变换法和小波变换法。     

采用提升方向波变换的异源图像融合新算法

方向波(Directionlet)变换是一种基于格子的歪斜小波变换,与标准二维小波变换相比,它具有多方向性和各向异性,能够更好地描述图像的特征.针对异源图像融合这一研究热点,提出了一种新的基于方向波变换的图像融合方法,并采用提升算法有效地解决了该变换方法的运算速度问题.首先,对已配准的两幅图像分别沿变换和队列方向进行次数不等的提升变换,得到具有各向异性的子图;然后,采用低频子图直接平均融合,高频部分选择具有较强各向异性信息分量的方法得到融合图像的所有方向波变换系数;最后,经过反变换得到融合图像.实验结果表明:该算法的融合效果和运算速度都优于标准小波变换和其他的二代小波变换.     

基于边缘特征的多传感器图像融合算法

针对传统像素级图像融合方法在低频系数融合中,采用偏袒法和平均法容易导致融合图像出现模糊、对比度下降的问题,结合像素级和特征级融合的优势,提出一种基于边缘特征的图像融合算法。算法对于低频系数,采用区域能量自适应加权的方法;对于高频系数,通过对低频边缘特征的融合以指导其融合。分别对红外与可见光图像和多聚焦图像进行实验,并对融合图像进行主客观评价,实验表明,该算法得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观量化指标,融合性能优于传统的融合方法。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

Contourlet变换耦合特征投票的遥感图像融合算法

为了解决图像系数融合问题,设计了基于非下采样Contourlet变换与特征投票机制的遥感图像融合算法。采用色相饱和度(HSV)变换从多光谱图像中提取其亮度成分。随后,对该亮度成分与全色图像进行非下采样Contourlet变换,以计算相应的高频、低频系数。再建立特征投票机制,完成低频系数的融合。通过构造高频系数融合规则,获取融合高频系数。最后,对融合系数进行处理,生成融合图像。实验结果显示,所设计算法具有更好的光谱特性以及清晰度。     

基于小波变换与深度残差融合的图像增强算法

针对目前基于小波变换图像融合增强算法原始图 像中的多尺度细节信息的不足,提 出了一种改进的多尺度小波变换与深度残差选择相结合的图像增强算法。利用小波变换对原 始图像进行分解提取得到它的多级分解系数后,再利用不同规则对不同层次的小波系数进行 重构,与此同时引入深度残差算法的思想对子带系数做残差。对于高频子带系数,计算子带 残差的系数与梯度特征融合方法的系数,选用两者最大值进行融合增强;而对于低频子带系 数则采用梯度特征融合增强系数与子带残差系数取平均值的算法进行融合。通过在MATLAB 平台上的实验对所提出算法进行验证,峰值信噪比相较于对比的方法都有所提高,且均方根 误差也得到减小,结构相似度都得到提高,结果表明该算法能增强图像的多尺度细节信息, 提高图像的信噪比,且具有更好的图像增强效果。     

shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

基于GoogLeNet-WT-Canny的紫外成像仪中的图像配准与融合

针对目前紫外成像仪中紫外光图像与可见光图像配准叠加精度低、电晕放电定位偏差大等问题,提出一种基于GoogLeNet模型、小波变换(Wavelet Transform,WT)和Canny算子相结合的紫外与可见光图像配准融合方法,并将其应用于高灵敏紫外成像仪中.首先,引入迁移学习的思想,利用预训练的GoogLeNet模型自主挖掘可见光图像和紫外图像的特征;其次,将提取出来的特征作为预测变量,输入极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM),以空间变换参数为指导监督模型训练,实现高精度紫外与可见光图像配准;最后,利用二维小波变换与Canny算子对配准后的图像进行多分辨率分析与边缘检测,实现无紫外信息损失的图像融合.实验结果表明,所提方法的紫外与可见光图像配准精度高,融合效果良好,具有很好的工程实用价值.