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红外与可见光融合图像既具有红外的辐射信息又具有可见光的细节信息,在生产生活、军事监视等场景得到广泛应用,已然成为图像融合领域的重点研究方向。根据图像融合方法的核心思想、融合框架、研究进展对基于多尺度变换、稀疏表示、神经网络等融合方法进行详细阐述对比,并综述了红外与可见光图像融合在各领域内的应用现状,以及常用的评价指标。并选择具有代表性的多种融合方法与评价指标,应用于六个不同场景,验证各方法的优势与不足。最后,实验分析并总结现有红外与可见光图像融合方法存在的问题,对红外与可见光图像融合技术的发展趋势进行展望。 相似文献
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基于树状小波分解的多传感器图像融合 总被引:22,自引:0,他引:22
提出了基于树状小波分解的多传感器图像融合方法,它能够在一定的能量准则下,自适应地根据图像特征进行子带分解和融合。对可见光图像与红外图像、可见光图像与毫米波图像进行融合的实验结果表明,所提出的方法比传统的金字塔形小波分解具有更好的融合效果。 相似文献
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红外和可见光图像融合作为图像融合技术中一个重要组成部分,被广泛应用于军事、工业和生活领域。它能够集成两种模态图像的互补信息,融合成一幅信息丰富、质量较好的图像,不仅能够突出目标信息,还能够保持源有图像的纹理信息和一些显著性的细节。本文提出一种新的红外和可见光图像融合方法,在鲁棒稀疏表示模型的基础上增加了结构化稀疏约束,同时结合了图像区域特征相似的一致性约束项,克服现有一些方法所存在的局部模糊和纹理细节丢失等问题,提高了图像融合的精度。本文主要构建了结构化稀疏表示与一致性约束模型,将其应用到红外和可见光图像融合中并进行了求解,将源图像分解为背景信息和显著性信息,再对背景和显著性信息分别设计融合规则,最后利用字典进行重构,获得红外和可见光融合后的图像。实验结果表明,本文提出的融合算法优于现有的一些多聚焦图像融合算法。 相似文献
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为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法。使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度。将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像。实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果。 相似文献
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针对传统多尺度变换融合方法不能有效保留红外图像中热辐射信息及高对比度特征,本文提出了一种基于目标增强多尺度变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对可见光图像进行预处理,自适应地提高其对比度。其次,对红外和可见光图像分别使用拉普拉斯金字塔(LP)分解为高频以及低频分量。然后,使用分解后的红外低频信息确定低频段融合权重,并引入参数λ控制融合图像中红外信息比例。最后,使用拉普拉斯金字塔逆变换重构融合图像。实验结果表明,所提出的方法可以生成具有明显突出目标和丰富细节的融合图像,并在主观视觉和客观指标上具有更好的表现。 相似文献
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红外与可见光图像融合技术充分利用不同传感器的优势,在融合图像中保留了原图像的互补信息以及冗余信息,提高了图像质量。近些年,随着深度学习方法的发展,许多研究者开始将该方法引入图像融合领域,并取得了丰硕的成果。根据不同的融合框架对基于深度学习的红外与可见光图像融合方法进行归类、分析、总结,并综述常用的评价指标以及数据集。另外,选择了一些不同类别且具有代表性的算法模型对不同场景图像进行融合,利用评价指标对比分析各算法的优缺点。最后,对基于深度学习的红外与可见光图像融合技术研究方向进行展望,总结红外与可见光融合技术,为未来研究工作奠定基础。 相似文献
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数字图像拼接方法研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图.数字图像拼接方法主要包括图像配准算法和图像融合算法.根据待拼接图像和拼接图像的特点,介绍图像拼接的4种基本类型,说明图像拼接的研究意义,概述近年来图像拼接方法的研究状况,最后分析图像拼接方法的研究动向. 相似文献
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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. 相似文献
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红外与可见光图像融合的多分辨率方法 总被引:15,自引:2,他引:13
给出一种适合于红外与可见光图像融合的多分辨率融合方法。方法基于对比度塔形分解的图像融合方法,在融合过程中可有选择地突出被融合图像的对比度信息,达到良好的视觉效果。利用熵、交叉熵、互信息量、平均交叉熵、均方根交叉熵等参量,对多种图像融合方法的性能进行了定量评价和比较。实验结果表明,方法用于红外与可见光图像的融合十分有效。 相似文献
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一种像素级多传感器图像融合算法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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针对传统可见光和红外图像融合方法存在融合图像中缺失方向性信息和各向异性信息的问题,提出了一种基于双层次决策规则的红外与可见光图像融合方法。该方法将各向异性扩散(Anisotropic Diffusion,AD)和极值规则进行融合,首先通过AD滤波器将每个输入的源图像分解为近似层和细节层。然后将双层次融合决策规则分别应用于细节层和近似层,以保留光谱信息和结构信息,最后使用结构相似性指数(SSIM)、平均梯度(AG)和信息熵(IE)对融合图像的图像质量进行评估。实验结果表明,相比现有其他图像融合方法,所提方法的融合图像中具有更多的信息并有效减少了伪影现象,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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图像融合质量评价标准是目前图像融合中急需解决的问题之一。在不同的应用场景中,选择适当的融合算法对现有融合算法进行改进以及研究新的融合算法都是至关重要的。综述了无参考图像的客观质量评价方法,重点介绍了基于结构信息的图像融合质量评价方法,最后探讨了图像融合质量评价方法的发展趋势。 相似文献
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为解决图像实时融合以及红外与微光图像视场大小不一致等问题,提出一种基于仿射变换的红外与微光图像开窗配准融合处理方法。首先以大视场微光图像为背景,对图像中人眼感兴趣的目标区域信息进行开窗,窗口的大小由系统硬件速度和配准融合算法的运算量决定,然后在相同的目标窗口区域,通过双线性插值和仿射变换建立一种红外与微光图像各个像素点的对应匹配关系来完成窗口图像的快速配准与融合,实验对开窗融合结果进行了分析与评价。结果表明,该方法在满足人眼观察需求的条件下既减小图像融合处理数据,又保留了重要的细节融合信息,有效地提高了图像融合的实时性,对兼顾硬件速度与实时性要求的图像融合系统具有较高的应用价值。 相似文献