一种用于目标识别的图像融合算法

随着越来越多的装甲车辆装备了红外图像传感设备,使得将可增强战车侦察力的多传感器图像融合技术运用到火控系统的改进中成为一种趋势.针对这一情况,提出了一种基于IHS空间的红外与可见光图像的像素级融合算法.该算法基于IHS空间建立源图像灰度级与色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系,通过矩阵转换,得到融合图像的RGB值,可输出显示.实验结果显示:采用该融合算法得到的融合图像目标突出、色彩自然,具有较好的视觉效果,有助于伪装目标的识别.     

基于CPCT的彩色图像融合算法

彩色融合图像在场景深度感知、目标探测识别、减少判断时间等方面优于灰度融合图像,重点研究了红外与可见光彩色图像融合算法。针对经典的自然感图像融合算法中计算复杂度高、缺乏颜色恒常性问题,提出基于YUV颜色空间恒参数颜色传递(CPCT)图像融合算法,并通过栅栏、山丘、森林和城镇四组实验验证了本文算法在颜色恒常性和算法实时性上有较大改善。     

色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的彩色人脸识别

色彩提供了比灰度更为丰富的信息,鉴于彩色人脸图像所包含的鉴别信息远多于灰度人脸图像,将色度马氏距离图引入彩色人脸识别中.基于YCbCr颜色空间,分离彩色人脸图像的色度与亮度信息,构建出基于色度信息的马氏距离图,同时分离出基于亮度信息的灰度图.提出一种色度马氏距离图与灰度图特征自适应融合的人脸识别算法.分别构造出色度马氏距离图与灰度图的基于小波包结点能量的归一化特征向量,采用多种融合策略进行特征融合,并根据融合效果自适应地选取特征融合参数,构造出最佳的鉴别特征向量,实现色度与亮度特征的互补.使用基于方差相似度的分类器获得人脸识别结果.实验表明:该算法识别率高、鲁棒性好.     

颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题,提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法.首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理,然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标,最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递,为了增强目标与背景间的颜色对比度,在色彩传递阶段, H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子.实验结果表明:与其他算法相比,该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色,更加符合人眼视觉感知.     

基于改进Retinex算法增强夜视融合图像的颜色传递

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法。 本文利用颜色传递技术得到红外与微光融合 图像的自然彩色,在采用匹配邻域亮度均值和标准差颜色传递算法的基础上,提出了通过增 强夜视融合图 像的亮度-对比度来提高匹配精度,减小传统算法中由于亮度接近导致在颜色传递过程中的 误传现象。首先 利用像素平均法将红外和微光图像进行灰度融合;然后采用提出的改进多尺度Retinex增强 算法将融合图像 进行增强;最后在YCbCr颜色空间匹配灰度融合图像与参考彩色 图像亮度的均值和标准差,应用颜色传递 技术得到彩色夜视图像。实验结果表明,本文采用改进的多尺度Retinex算法使融合图像的 亮度-对比度得 到显著的提升,经过颜色传递后得到的彩色图像纹理细节清晰,目标背景对比度高,具有和 参考图像相近的真彩色。     

自然感色彩的可见光/红外控向金字塔融合

利用控向金字塔多分辨率且具有方向信息的特点,研究提出了基于控向金字塔分解的可见光与红外图像彩色融合方法。按照人眼对亮度与颜色感知的不同,在YUV颜色空间的亮度Y通道中,利用局部能量和匹配测度来保留波段间的显著信息和互补信息,在色差U、V通道中使用分解子带的线性组合,从而获得具有近自然感色彩的彩色融合图像,且使红外图像的热目标能够以鲜亮的橙黄色突出。通过灰度级图像融合客观评价参数和颜色数量的对比分析表明,该方法能保留可见光与红外图像的细节信息,并较大程度提升彩色融合的色彩表现和目标探测能力。     

基于结构纹理分解的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合中存在的热目标信息丢失、边缘结构模糊、细节损失等问题，提出一种多层分解的图像融合算法。首先使用结构纹理分解将源图分解为细节层和结构层，对细节层使用基于结构相似性和L2范数的融合规则融合并增强；然后提出一种结构均值法，将结构层分解为亮度层和基础层，对亮度层使用绝对值取大融合，对基础层设计了一种基于多指标的融合规则进行融合；最后重构各子融合图像得到最终融合图像。为验证算法的有效性，与9种红外与可见光图像融合算法进行对比，使用空间频率、平均梯度、边缘强度、方差、视觉保真度、基于人类视觉感知的指标和信息熵7种客观图像评价指标，在前5种指标上分别取得27.4%、36.5%、38.2%、8.5%和23.5%的提升。实验结果表明，本文算法在有效保留红外热目标的同时较好地保留了边缘结构和纹理细节，且在客观评价指标上取得了更好的效果。     

联合信息增强与生成对抗网络的红外与可见光图像融合

为克服红外与可见光图像的融合结果图边缘模糊、细节信息表征不足及亮度较低的问题,提出了联合信息增强与生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)的红外与可见光图像融合方法。基于自适应直方图划分和亮度校正算法被用来增强红外图像的显著对比度。多尺度Retinex算法(MSR)被用来增强可见光图像的纹理细节,同时调整可见光图像的亮度。增强后的红外与可见光图像被输入GAN进行训练,训练好的模型可以完成端到端图像融合任务。仿真实验结果表明所提算法在EN (信息熵)和SD(标准差)指标上具有明显优势。     

NSST框架下结合局部自适应亮度与DCAPCNN的双波段图像融合

针对现有红外与可见光图像融合后,易出现边缘平滑严重、纹理细节恢复不足、对比度低、显著目标不突出、部分信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)的红外与可见光双波段图像融合算法。首先,采用基于自适应引导滤波(adaptive guided filter,AGF)的方法对源红外、可见光图像增强。其次,利用NSST正变换分别对源红外与可见光图像分解,得到红外、可见光图像的低、高频子带分量。然后,分别通过基于局部自适应亮度(local adaptive intensity,LAI)与双通道自适应脉冲耦合神经网络(dual channel adaptive pulse coupled neural network,DCAPCNN)规则融合低、高频子带分量。最后,通过NSST逆变换得到最终融合图像。实验结果表明,本文算法整体对比度更适宜,对红外热目标及可见光背景的边缘与纹理的细节恢复性更好,融合图像信噪比高,有效结合了红外及可见光图像的各自优势,与现有传统图像融合与深度学习融合算法相比,本文算法达到了更好的实验效果,在主观视觉感知和客观指标评价中均具有更好的融合性能。     

一种微光与红外图像彩色融合方法

微光夜视仪和红外热像仪这两种图像传感器互补的成像特性可以使它们在几乎任何条件渊昼/夜/烟/雾）下观察场景。针对微光与红外图像,提出了一种彩色融合算法,可以使融合图像有相对自然真实的颜色感觉。首先用中心-环绕拮抗彩色融合算法产生彩色源图像,然后在YCbCr 颜色空间中让源图像的直方图与参考图像的相匹配。为了增强融合图像的对比度,可以先用灰度融合图像代替亮度分量,然后进行直方图匹配。仿真结果表明文中提出的方法可以使融合图像接近自然真实的颜色感觉,易于分辨识别目标,从而提高观察者或机器视觉系统的工作效率,增强对总体形势的意识能力。     

基于PCNN与IFS的可见光与红外图像融合方法

鉴于传统的可见光与红外图像融合方法存在的边缘 模糊与清晰度低等问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)与直觉模糊集(IFS) 的可见光与红外图像融合改进算法。该方法首先利用IHS变换,分离可见光图像的亮度信息 I;其次,利用非下采样轮廓波变化(NSCT)将I分量与红外图像分别进行分解,得到高低频系数;对低频部分采用高斯隶属函数 和直觉模糊集进行融合,对高频部分采用PCNN模型进行融合;再次,通过非下采样轮廓波逆 变化得到融合图像的I分量;最后,进行IHS逆变换得到彩色融合 图像。大量仿真结果表明,这种融合方法能很好地保留可见光与红外光源图像的特征信息和 细节信息,融合后的图像的轮廓更加清晰,具有更良好的视觉效果。与现有的其它红外光和 可见光图像融合方法相比,本文提出的方法,其融合图像的熵值、边缘保持度、互信息、标 准差、结构相似度等指标都有明显的提高,有效地验证了本文算法的有效性。     

基于显著导向的可见光与红外图像融合算法

为了克服当前较多可见光与红外图像融合方法主要利用图像能量特征来融合图层内容,忽略了图像的显著信息,导致融合图像中存在对比度较低等不足,本文以图像的显著信息为导向来融合可见光与红外图像.首先,借助L0和L1范数来设计平滑变换,对可见光与红外图像进行分解,获取边缘等特征保持较好的基础层和细节层.然后,利用频率调谐(FT)方...     

基于LatLRR与NSP分解的红外与可见光图像融合北大核心CSCD

针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像进行分解,采用NSP分解提取源图像的低频信息,LatLRR分解提取源图像的局部结构信息;其次,根据红外低频信息与可见光低频信息的特征及融合结果图像中低频分量占比,利用红外像素强度权重调控策略完成对低频信息的融合,同时,为使红外与可见光的局部结构信息在融合时保持均衡,使用基于像素灰度值求和的策略进行1∶1融合;最后,图像重构中引入非线性变换思想,使局部结构信息与低频信息有更加完美的契合。实验结果表明,融合结果图像在极大保留红外特征的同时又能兼顾可见光图像中的细节信息,该算法能够对红外与可见光图像进行有效融合。     

基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价

图像质量评价是双波段彩色融合处理算法及系统评价的基础,文中研究了一种可见光与红外彩色融合图像质量评价方法。提出了基于场景理解的图像感知质量PQSU 综合评价指标,选择三类典型场景彩色融合图像进行了主观视觉评价实验; 通过对已有评价指标与PQSU 综合指标的主观评价实验结果进行多元线性回归分析,建立了PQSU 的预测模型。结果表明:融合图像的场景颜色协调性与自然感高度相关;利用图像清晰度和颜色协调性可以有效地预测PQSU;针对不同场景类型,已有评价指标在PQSU 的预测模型中所占的权重有所不同,但预测模型的基本形式保持不变。文中提出的PQSU 及其预测模型为进一步发展融合图像质量客观评价模型奠定了基础。     

基于优化PCNN与区域特征引导法则的图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法存在着边缘信息缺失、目标特征不够突出等问题,本文提出一种基于优化脉冲耦合神经网络(PCNN)与区域特征引导法则的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像分别进行非下采样剪切波变换(NSST),获取相应的低频分量和高频分量。其次,低频分量采用基于优化PCNN模型的融合规则进行融合;对于高频分量,利用图像的区域能量、改进空间频率和区域方差匹配度等特征,提出自适应的区域方差匹配度阈值和调节因子,构造区域特征引导法则完成融合。最后,对融合后的低高频分量进行NSST逆变换,获取融合图像。实验结果表明,本文算法可有效综合图像的优势信息,并在主观视觉和客观指标上均具有明显的优势。     

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

基于特征提取的红外与可见光图像融合

为提高红外与可见光图像融合的效果,加快融合算法处理速度,提出了一种基于特征提取的图像融合算法。改进了数学形态学中的顶帽运算,用于提取源图像的特征图像及背景图像;设计融合规则,对特征图像及背景图像分别进行融合处理;最后重构得到融合图像。另外,对本文融合方法的参数选择进行了分析,并且设计了适用于背景图像融合的自适应加权融合规则。实验表明,该融合方法能有效获取源图像的特征信息,提供丰富的背景信息,运算速度快,易于硬件实现。     

基于NSST与改进PCNN的红外与可见光图像融合方法

针对目标红外图像与可见光图像信息优势互补的需 求,引入改进的脉冲耦合神经网络,提出一种新颖的基于非下采样 剪切波变换的红外与可见光图像融合算法。首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解, 获得高低频分量;其次低频分量的 融合是利用改进空间频率作用脉冲耦合神经网络输入激励,且其链接强度由表征图像信息的 平均梯度自适应调整;而高频分量 处理方法是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权融合;最后,对分别处理后的低高频分 量经过非下采样剪切波变换可逆变 换获取融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合图像的优势信息,融合结果在主观与 客观评价上比经典算法更好。     

可见光与红外图像增强融合算法研究

提出了自适应图像增强算法，用于可见光和红外图像的融合。首先对输入的可见光图像和红外图像进行自适应增强，然后采用基于图像空间能量窗及归一化互相关测度构造融合图像，利用图像的信息熵评估算法的融合效果，最后给出了一组可见光和红外图像融合的试验结果，表明该算法十分有效，融合图像有丰富的互补信息，有利于人眼观察和目标识别。