微光图像和紫外图像分析与融合方法研究

在分析了微光图像和紫外图像的特征以及双通道彩色夜视系统信息量的基础上，提出了微光图像和紫外图像双通道彩色夜视理论。在设计并试验了灰度调制法、谱域融合法、特有成分融合法的基础上，提出了微光图像和紫外图像假彩色融合的改进算法以及新算法，包括微光图像和紫外图像分段灰度调制法、图像差别提取法、基于物体对夜天光反射特性的成分分离法，以及体现图像传感器光谱响应和视觉自然感受的色空间映射法，取得了较好的效果。     

一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法

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.     

改进的PCNN模型在多光谱与全色图像融合中的应用研究

介绍了PCNN模型原理,提出了基于双通道自适应的PCNN多光谱与全色图像融合算法。该算法首先将RGB空间的多光谱图像转换为HSV彩色空间,然后将HSV彩色空间中的非彩色通道(V通道)的灰度像素值和全色图像的像素灰度值分别作为PCNN-1及PCNN-2的神经元输入,利用方向性信息作为自适应链接强度系数,对非彩色通道图像和全色图像进行自适应分解,再将点火时间序列送入判决因子得到新的非彩色通道图像,最后将原多光谱图像的H通道分量、S通道分量及新的V通道分量经HSV空间逆变换获得最终的融合图像。实验结果表明,该算法不仅解决了链接强度系数自动设置的问题,而且充分考虑到图像边缘和方向特征的影响,无论在主观视觉效果,还是客观评价标准上均优于IHS、PCA、小波融合等其他图像融合算法,同时降低了计算复杂度。     

3种颜色空间的亮度分量在伪装效果评价中的应用

结合伪装效果评价的要求,以中国颜色体系为基础,建立了CIE1976L*a*b*、LMS、ιαβ这3种颜色空间的64级亮度分量数据库,利用灰度直方图相似度算法,分析了以上3种亮度分量在伪装效果评价中的应用问题.实验结果表明,L*分量具有均匀性较好,Lm分量和ι分量分别在灰度较低和灰度较高时,其伪装效果的评价结果与人眼判读...     

基于人眼视觉特性的NSCT医学图像自适应融合

医学图像融合对于临床诊断具有重要的应用价值。针对多模态医学图像特性,本文提出一种基于人类视觉特性的医学图像自适应融合方法。首先,对经配准的源图像进行非间隔采样轮廓变换（（Nonsubsampled Coutour-let,NSCT）多尺度分解,得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带集中了大部分源图像能量和决定图像轮廓的特点,采用区域能量与平均梯度相结合的方法进行融合;根据人眼对图像对比度及边缘、纹理的高敏感度,在高频子带系数的选取时提出区域拉普拉斯能量、方向对比度与脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）相结合的融合策略;进而,提出了把与人类视觉高度一致的加权结构相似度（Weighted Structure Similarity,WSSIM）作为图像融合目标函数,自适应地获取各子带的最优权值;最后,对灰度图像和彩色图像进行了大量融合比较实验,并对不同融合方法进行分析对比。实验结果表明：本文算法不仅可以有效保留源图像的信息,而且可以使融合图像灰度级更分散,更好地保留了图像边缘信息,具有更好的视觉效果。     

一种像素级多传感器图像融合算法的研究

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。     

基于亮度分量的多聚焦彩色图像融合

针对小波变换在图像融合中的平移变性和有限的方向选择性等缺陷和多聚焦彩色图像融合的复杂性,将Q-Shift双树复小波变换应用于多聚焦彩色图像融合.首先对IHS模型的亮度分量I进行Q-Shift双树复小波分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的高频系数和低频系数采用"选择取大"的融合准则进行融合和逆变换,得到融合后的亮度分量,再根据融合前后亮度分量值的接近程度来确定融合后的色调分量和饱和度分量,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过对实验评估指标信息熵、平均梯度、方差和相关系数等实验值的比较,所研究方法的各参数值都得到了很好的体现,获得了较好的融合效果.     

基于NSST和高斯混合模型的医学图像融合算法

提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled shearlet transform, NSST）和高斯混合模型的医学彩色图像融合算法。首先将彩色图像转换到HSI颜色空间,提取其色度分量图像、饱和度分量图像和强度分量图像;然后对强度分量图像和MRI图像进行NSST变换,其中低频系数采用基于区域系数改进拉普拉斯能量和（Sum-modified-Laplacian,SML）加权的融合规则,高频系数采用高斯混合模型估计参数取大的融合规则;对融合后的系数进行NSST逆变换重构融合后的强度分量图像;最后将融合后的强度分量图像与色度分量图像、饱和度分量图像混合得到融合后的HSI图像,再将HSI图像转换到RGB颜色空间得到融合后的彩色图像。仿真实验表明,该算法在视觉效果和客观评价指标上具有更好的融合效果。     

Low-light image enhancement based on Retinex theory and dual-tree complex wavelet transform

In order to enhance the contrast of low-light images and reduce noise in them, we propose an image enhancement method based on Retinex theory and dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT). The method first converts an image from the RGB color space to the HSV color space and decomposes the V-channel by dual-tree complex wavelet transform. Next, an improved local adaptive tone mapping method is applied to process the low frequency components of the image, and a soft threshold denoising algorithm is used to denoise the high frequency components of the image. Then, the V-channel is rebuilt and the contrast is adjusted using white balance method. Finally, the processed image is converted back into the RGB color space as the enhanced result. Experimental results show that the proposed method can effectively improve the performance in terms of contrast enhancement, noise reduction and color reproduction.     

基于人眼视觉灰阶特性的红外图像映射显示研究

基于红外图像灰度分布集中、对比度低的特点,结合人眼视觉特性,对人眼视觉特性的灰度特性进行了分析,寻求将有限的红外图像信息映射到最有利于人眼观察的灰度分布区域,提出了红外图像灰度级映射显示的方法.采用本文方法处理后的图像质量的主观评价结果表明,方法得到了符合人眼视觉特性的显示最佳灰度范围.     

Compensation of de-saturation effect in HDR imaging using a real scene adaptation model

The iCAM06, a high dynamic range rendering process, contains chromatic adaptation method based on the CIECAM02 model. The D factor, degree of adaptation, in the chromatic adaptation of the iCAM06 is the function of the adapting luminance level, but it does not consider the visual white point shift according to the variation of luminance level. The iCAM06 acquires a blurred illuminant image. So, each pixel has a different illuminant color. When some of the colors cover the entire image, a de-saturation effect appears around these colors. The simply modified D factor to reduce the de-saturation effect causes unsuitable changes in the degree of adaptation. Therefore, we propose a new method to find the global illuminant information and the D factor for the illuminant in the HDR image rendering process. Comparing the proposed with the conventional method, we confirm that the proposed method provides better illuminant estimation and color representation.     

视频处理器中的一种新的彩色图像增强方法

LED显示屏显示图像之前,视频图像通常用视频处理器进行图像增强等操作。本文考虑到视频处理器在RGB彩色图像变换时可能产生的彩色失真情况,提出一种自适应的灰度变换算法,此算法将原始的RGB彩色图像和经过灰度变换后的RGB彩色图像转换到HSB彩色空间,然后将两者的色调与亮度分量进行重组,再对其饱和度进行补偿。这种方法的优点是既保证了原始彩色图像在进行灰度变换后的灰度细节,又能保证其彩色细节,同时提高了原始彩色图像的对比度。另外,此算法计算量小,利于硬件的实时实现。     

基于小波变换的红外与X光图像融合方法研究

红外与可见光图像融合只能反映构件表面信息和温度场分布,由于小波变换具有良好的时域和频域多分辨率性,为了获得构件内部发热源,采用了基于小波变换的红外与X光图像融合方法。首先将红外彩色图像做灰度化处理;然后采用MALLAT算法对红外与X光图像作小波分解,用低频系数平均、高频系数取绝对值大的融合规则进行融合,并利用YIQ空间变换将红外图像的彩色温度信息迁移至小波融合图像上;最后采用信息熵、标准差、方差等质量评价参量对融合后的图像进行评价。结果表明,经过小波变换融合的红外与X光图像融合在继承了两幅图像信息基础上进行了折中,既包含了构件的温度场分布,同时也反映了构件内部清晰的结构。     

基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法研究

针对传统彩色图像融合存在色彩不自然和运算复杂的缺点,提出了基于小波和色彩传递夜视图像彩色融合算法。该算法的核心思想是把源图像RGB空间转换到YUV空间,然后利用小波变换把源图像和参考图像分别进行分解,并对结果中的一阶统计量和二阶统计量进行计算,最后把参考图像的统计量传递给源图像,此时参考图像和源图像的统计量是相同的,把经过处理过的源图像通过小波逆变换传递到RGB空间,测试结果表明,此算法具有图像细节更加丰富,边缘突出的优点。     

基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合

针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均;高频系数先建模,再基于区域能量规则处理的方法,最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较,实验表明,该算法能够取得较为理想的效果。     

红外偏振与红外光强图像的伪彩色融合研究

针对RGB和l空间转换过程复杂,运算速度慢,不便于用灰度融合图像直接代替亮度分量的问题,提出了一种基于YC C空间的伪彩色融合方法。该方法首先对源图像进行基于特征差异的颜色映射,所得RGB图像通过YC C变换提取亮度分量Y;然后采用新的融合规则对红偏振与光强图像进行了支持度融合,其中低频和高频分别采用目标背景分割和区域方差最大的融合规则;最后用融合结果代替亮度分量,再与C,C分量进行YC C逆变换,得到伪彩色图像。实验结果表明,与文献[8]方法比较局部方差提高21.5%、对比度提高1.15%、清晰度提高6.05%、运算速度提高30.5%,证明了本文算法的可行性和有效性。     

基于Contourlet变换的彩色图像融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法.     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合方法

针对同一场景的多聚焦图像融合,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)的图像融合新算法.首先利用DT-CWT对图像进行多尺度和多方向分解,并根据双树复小波分解域各子带的系数特性定义了图像局部方向对比度,然后针对高频分量系数的选择,采用基于方向对比度的融合规则,而在低频域采用图像清晰度为测度的融合策略.实验结果表明,该算法能够很好地将多聚焦图像中的重要信息提取并注入到融合图像中,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果,提高了融合图像的质量.     

量化颜色直方图的改进与应用

对图像进行灰度量化时,容易把颜色不同而灰度相同的像素归为一类,造成量化误差而影响评价结果。基于HSV颜色空间,通过统计样本数据,结合人眼观察彩色的视觉特性,确定了颜色量化范围,建立了适合伪装特点的颜色直方图,利用距离函数进行了目标颜色特征的伪装效果评价。实验结果表明,利用改进的量化颜色直方图评价目标伪装效果,能够客观地...     

基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别方法研究

遮挡条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域逐渐被重视,被认为是难点问题之一. 本文利用稀疏表示理论满足人眼视觉特性及神经信息有效表达,且跟人脸固有特征具有的自然性是相吻合的特点,研究了彩色人脸图像色度信息有效融合策略,采用同伦算法解决稀疏表示模型中的l1范数问题,提出了一种基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别算法. 在AR数据库中的实验结果表明,与传统基于灰度转换方法人脸识别方法及SRC算法相比,本文所提基于同伦算法的稀疏表示人脸识别,具有很高的计算效率,而且有效融合了彩色信息,显著提高了在遮挡及非遮挡情况下人脸识别的效率及识别性能.