基于方向性对比度金字塔的图像融合方法

基于对比度塔形分解(CP)的图像融合方法具有良好的物理意义,却没有强调方向性的不足,为此提出了一种具有方向性的对比度金字塔图像融合方法.对多聚焦图像进行对比度塔形分解,利用方向滤波器组对高频加方向,得到不同方向的高频子分量.根据不同频率域特点,采用低频分量系数取加权平均、高频分量系数绝对值取大的融合规则,对分解后的子图像进行融合.结果表明:用提出方法得到的融合图像有较高的清晰度和空间分辨率.与基于CP和基于离散小波变换(DWT)的融合方法相比,提出的方法既能保持对比度的含义,又可提供2n个方向信息.     

基于FFST和方向特性对比度的图像融合算法

为了克服红外可见光图像融合方法存在的不足,结合快速有限剪切波变换(Fast Finite Shearlet Transform,FFST)的平移不变性以及较高的方向敏感性,提出了一种基于快速有限剪切波变换域的自适应多方向图像融合新方法。首先,对严格配准后的图像进行快速有限剪切波变换分解,得到低频子带和高频子带系数;然后,对低频子带系数采用非负矩阵分解的一个约束稀疏算法,即在基本非负矩阵分解的优化函数中施加稀疏性约束,使分解更优,以此来提高重构后图像的清晰度;高频子带系数则采用联合方向特性的对比度进行选取,以得到丰富的细节信息。最后,利用快速有限剪切波逆变换得到重构后的图像。实验结果表明,融合后的图像充分结合了源图像的有用信息,整体轮廓清晰,在客观评价上也有一定的提高。     

基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合

在低照度环境下拍摄的可见光图像可视性较差,若将其与红外图像直接融合会导致融合结果清晰度不理想。针对这一问题,该文提出一种基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的图像融合方法。首先,在融合之前采用基于导向滤波的自适应增强算法提高可见光图像中暗区内容的可视性。其次,通过一种尺度感知边缘保持滤波器对输入图像进行多尺度分解。再次,应用频率调谐滤波构造显著图。最后,利用由导向滤波生成的权重图重构融合图像。实验结果表明,所提方法不仅可以使细节信息更突出,而且还能够有效地抑制伪影。     

基于多尺度方向局部极值滤波和ASR的图像融合

为了更好地提取源图像的边缘和方向信息,充分利用边缘保持滤波器的保边缘特性和方向滤波器有效提取方向信息的能力,提出一种基于局部极值滤波和非下采样方向滤波器的多尺度方向局部极值滤波图像融合方法。源图像经多尺度方向局部极值滤波,得到低频子带以及一系列的高频方向细节子带,对低频子带系数提出一种基于自适应稀疏表示(ASR)的融合规则,采用空间频率与l1范数相结合的策略得到融合的稀疏表示系数,对高频方向细节子带系数提出一种基于改进拉普拉斯能量和匹配度的选择与加权平均相结合的融合策略。实验结果表明,本方法能够有效提取源图像的边缘等细节信息,融合结果对比度更高,具有更好的主观视觉效果,其客观评价指标也优于传统的图像融合方法。     

基于滤波器组的遥感图像融合方法及其性能分析研究

提出了一种基于滤波器组的图像融合方法,用以融合高空间分辨率全色图像和低空间分辨率的多光谱图像．在高空间分辨率全色图像经过多通道滤波器组分解的基础上,用多光谱图像直接替换全色图像低频子图像的方式进行融合处理;最后对替代后的子图像进行滤波器组重构得到融合后的图像．实验结果表明,通过调整滤波器组的通道个数,该方法能够使融合图像中空间信息和多光谱信息获得更好地折衷．     

基于多尺度变换的PCNN和FOA图像融合

为解决传统的图像融合算法融合质量不高的问题, 提出一种采用果蝇优化算法(FOA) 自适应地选取脉冲耦合神经网络(PCNN)的4个参数并将其与多尺度变换相 结合的图像融合方法。首先利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,对得到 的低频分量采用 PCNN和FOA的融合规则进行处理,对高频分量采用绝对值最大的原则进行系数选择,最后 通过逆变换 得到融合后的图像。实验结果表明,与常用的融合规则对比,在 主观效果上,本文融合规则能够更有效地保留源图像中的细节信息,提高融合图像的质量; 在客观指标上, 本文方法的融合图像在互信息(MI)、边缘保持度QAB /F、熵(entropy)、平均结构相似度(MSSIM)以及标准差(SD )等客观评价指标上更为优越。     

基于多尺度柔性形态学滤波器的图像融合

提出了一种基于柔性数学形态学的图像融合新方法。首先,对源图像进行柔性形态学多尺度开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像。其次,应用了柔性的多尺度top-hat变换和bottom-hat变换,提取小于相应尺度的图像细节特征。最后,对于以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。多聚焦图像融合和红外可见光图像融合实验表明,这种融合方法优于相应基于多尺度标准形态学滤波器(MSMF)的图像融合方法,特别适用于受噪声污染的图像融合处理。     

多层级及对比度提升的红外和可见光图像融合

提出了一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。首先,在Petrovi?多层级图像融合体系的基础上,在特征级信息中加入高频边缘分量,提高了融合质量;其次,分析了图像特点及目标的物理特性,提出了针对融合结果的对比度提升方法,进一步了提高融合质量。通过主观观察以及客观指标对比证明,该方法获得了优于其他比较方法的融合结果,并且对比度提升方法明显提高了各类方法的红外和可见光图像融合质量,效果好,具有广泛的适用性。     

基于小波的同态滤波器用于图像对比度增强

同态增晰可用于减少光照不均匀引起的图像降质,并对感兴趣的景物进行有效增强,本文提出一种基于波波的同态增晰方法,采用一种高通滤波器对小波分解系数进行处理,处理后图像的局部对比度增强效果明显,又能较好地保持图像的原始面貌。     

基于人工视觉对比度掩模的鲁棒图像融合系统

现有的图像融合算法,不能有效区分噪声和视觉上有意义的特征,往往在输入含有噪声时性能变差。人类视觉系统对图像特征提取有特殊的机制。本文利用人类视觉系统对比度掩模过程对噪声和边缘信息的识别机制,在视觉域进行图像融合,达到自适应抑制噪声,增强图像特征的目的。对各方案性能的主、客观比较,充分验证了本文方案的优越性。     

基于梯度塔形分解的多传感器图像融合

给出了基于梯度塔形分解的像素级图像融合新方法,基本思想是,先对原图像进行梯度塔形分解;其次,按照融合规则,采用基于区域特性的加权算子去构造融合图像对应的梯度金字塔;最后,通过逆梯度塔形变换重构融合图像,该方法被成功地用于图像的融合处理,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的视觉特性,更有利于机器视觉。     

基于梯度塔形分解的GPU加速多源图像融合

为了解决多分辨率图像融合算法在单纯CPU上运行效率低的问题,提出了一种用于在基于梯度塔形分解的图像融合算法中使用的新融合规则,并将整个融合算法在图形处理器上进行了设计和高效的实现,将计算密集的任务安排到图形处理器上执行.实验验证,融合图像保留了源图像中的显著特征.并且,与单纯CPU上的融合算法相比,该系统在不同尺寸的图像融合中都获得加速.展现了一种通过图形处理器提高多分辨率图像融合算法效率的方法.     

基于拉普拉斯金字塔变换的小波域图像融合

在深入分析了小波变换融合方法及拉普拉斯金字塔变换融合方法的原理及优缺点的基础上,通过优势互补将二者巧妙结合,提出了一种新的图像融合算法。实验结果表明,该方法计算量小、运行速度快,在红外与可见光图像的融合、多聚焦图像融合以及局部模糊图像融合等应用中优于其他融合方法。     

基于拉普拉斯金字塔变换方法的多波段图像融合规则比较

为了选取基于拉普拉斯金字塔变换融合方法效果较好的融合规则来提高多波段图像融合质量,现结合12 种融合规则对可见光、红外短波和红外长波图像进行融合,通过主观人眼视觉观察与客观评价中的信息量、统计特性和人眼视觉特性的评价指标对融合效果进行分析比较,找到融合效果较好的融合规则.实验结果表明,低频使用等值加权平均时,融合效果较差,对比度低.高频使用绝对值取大、低频使用区域匹配时,融合结果清晰,评价指标最高,便于人眼观察.高频使用区域能量取大、低频使用区域匹配度取大时,融合结果可以充分显示边缘和纹理信息.高频使用一致性检测和区域方差时融合效果一般.     

基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法研究

阐述了基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合原理和方法：首先对源图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,然后对分解后的各层图像采用不同的融合准则进行融合,最后,对融合金字塔做拉普拉斯金字塔反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合结果分析,实验结果表明,该算法能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像。融合效果良好。     

基于拉普拉斯金字塔的红外光强与偏振图像融合

利用红外偏振信息(偏振度、偏振角)对目标进行成像,可以更好地抑制图像的背景噪声,提高信噪比。而且偏振信息相对于光强信息一般会蕴含更丰富的目标边缘轮廓信息。因此,提出一种将红外辐射光强图像和偏振度图像进行融合的算法。此方法首先对参与融合的每幅图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,获得每层的分解图像;然后对分解后的每层图像采用不同的融合方法进行图像融合,获得每层融合图像,并对每层融合后的图像进行图像重构,得到最后的融合结果。多幅图像融合后的效果表明该方法能够增加图像的信息量,有利于场景感知和目标识别。     

一种基于中值金字塔的图像融合算法

为了对同一光学传感器的多聚焦图像进行融合增强以获得较高清晰度的图像,提出了一种基于中值金字塔的图像融合算法.首先,利用中值滤波和分析、合成算子得到图像的各级金字塔分解,以及各级细节子图像.然后,对顶层低频子图像系数取平均,对各级细节子图像,以局部邻域平均梯度为判据,进行图像融合.最后,利用中值金字塔反变换重构图像.实验结果表明,该方法对多聚焦图像的融合十分有效.     

基于滚动引导滤波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时,易产生细节丢失、噪声抑制不佳等问题,本文提出了一种改进的滚动引导滤波融合算法.该算法充分利用了滚动引导滤波边缘和局部亮度保持特性,在通过均值滤波将输入图像分解为基础层与细节层的基础上,结合滚动引导滤波与高斯滤波获取输入图像的显著图,利用不同尺度参数的引导滤波对显著图优化得到权重图,将权重图作为权重分别指导基础层与细节层的融合,最后联合融合后的子图重构得到融合图像.针对3类测试数据进行的融合实验表明,与非下采样轮廓波变换、基于引导滤波、基于显著性检测的两个尺度的图像融合等经典方法相比,本文方法得到的融合图像不但从主观视觉效果上细节信息更丰富、目标对比度加强,并且在非线性相关信息熵、相位一致性等6项客观评价指标上均具有较好的效果.     

基于小波融合的图像残差金字塔超分辨率研究

提出了基于小波融合的残差金字塔超分辨率方法.算法包括2部分:1) 通过残差金字塔分别估计多幅低分辨率图像的高频信息;2) 对获得的多幅高分辨率图像进行小波融合.图像的低频部分采用能量加权法融合,高频部分采用最大值规则融合,融合后经过小波反变换得到最终的高分辨率图像.研究结果表明,该算法避免了大量的迭代运算,降低了计算复杂度,使大尺寸图像的超分辨率成为可能.