基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

试探究红外与可见光图像实时融合技术

现阶段,随着科学技术水平的不断提高,为高技术含量精密仪器的研制开发提供了强有力的技术支撑,在这一背景下,涌现出了大量物理特性不同的传感器,这在一定程度上提高了人们获取图像的能力。可见光与红外成像传感器是目前应用较为广泛的成像传感器,几乎涉及各个领域,但由于两者都具有各自的优缺点,所以在一些应用领域中单独采用某一个时,无法达到理想的效果,故此,可将两者进行融合。基于此点,本文就红外与可见光图像的实时融合技术进行探究。     

基于改进灰狼优化的红外与可见光图像融合

将图像融合运用于检测与跟踪领域需要融合图像显示清晰的目标,传统的优化类融合算法存在目标信息不完整的问题,对此本文提出一种基于改进灰狼优化(Gray Wolf Optimization,GWO)结合边缘特征的图像融合方法。将图像分解为细节层与粗糙层后,对细节图像使用优化权重进行融合,再融合细节层与粗糙层,最后执行对比度有限自适应直方图均衡增强融合图像。其中优化权重通过改进的灰狼优化获得,通过融合边缘信息获得权重取值范围,并且对灰狼优化引入交叉操作改进优化效果。实验对比图像全局与目标局部的标准差、信息熵、平均梯度、空间频率,本文方法的性能在目标局部熵、标准差上大大优于其他方法,在全局指标上也有很好的表现。     

基于随机游走算法的红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合可有效弥补单一传感器的不足,生成视觉效果更好、清晰度更高的融合图像.基于多尺度分解的融合方法在设计融合两幅图像的细节层与基本层的融合规则时,往往仅考虑细节层和基本层中的单尺度信息,易造成融合图像包含的有效特征较少.针对此问题,提出了一种基于随机游走算法的融合规则来融合基本层和细节层,该融合规则从两幅显著图中估计出一幅具有多尺度信息的显著图用于基本层和细节层的融合,可将每层中的多尺度信息有效地融合到输出图像中,从而使融合图像更有益于人眼观察.     

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。     

基于显著性图的红外与可见光图像融合

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.     

基于随机游走算法的红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合可有效弥补单一传感器的不足,生成视觉效果更好、清晰度更高的融合图像.基于多尺度分解的融合方法在设计融合两幅图像的细节层与基本层的融合规则时,往往仅考虑细节层和基本层中的单尺度信息,易造成融合图像包含的有效特征较少.针对此问题,提出了一种基于随机游走算法的融合规则来融合基本层和细节层,该融合规则从两幅显著图中估计出一幅具有多尺度信息的显著图用于基本层和细节层的融合,可将每层中的多尺度信息有效地融合到输出图像中,从而使融合图像更有益于人眼观察.     

红外与可见光图像融合技术的研究进展

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。     

基于语义损失的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于语义损失的红外与可见光图像融合算法,通过语义损失引导生成图像包含更多语义信息,满足高级视觉任务需求。首先使用预训练的分割网络对融合图像进行分割,分割结果与标签图构成语义损失,在语义损失和内容损失的共同引导下,迫使融合网络在保证融合图像质量的前提下同时兼顾图像语义信息量,融合图像满足高级视觉任务需求。同时本文还设计了一种新的特征提取模块,通过残差密集连接实现特征重用,提高细节描述能力,进一步减轻融合框架,从而提高图像融合的时间效率。实验结果表明,本文算法在主观视觉效果和定量指标方面优于现有融合算法,且融合图像包含更丰富的语义信息。     

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。     

微光图像与红外图像融合技术研究

图像融合技术在微光和红外图像处理中得到了广泛的应用.为了深入理解图像融合技术以及融合后的图像质量,首先分析了微光和红外图像的融合技术,对微光和红外图像进行了预处理,分析了微光和红外成像过程、图像增强技术、特征提取方法、图像配准等.重点研究了拉普拉斯图像融合、对比度调制融合、基于小波分解的图像融合技术.最后通过实验对这几种融合技术进行了比较,结果显示融合后的图像质量得到了改善,突出了目标轮廓和细节,方便了目标识别.     

A zero-watermark algorithm for multiple images based on visual cryptography and image fusion

At present, it is difficult for the multiple images zero-watermark algorithm to protect all the images in the image set, and repeated operations will reduce the efficiency of the algorithm. To solve these issues, the proposed algorithm can design a reasonable copyright protection scheme according to the number of images in the image set to realize the protection of all images, and reduce the cost of time and storage. The gray-weighted average image fusion method is used to fuse multiple normalized standard images into one image. The LWT(Lifting the Wavelet Transform)-QR decomposition is applied to the effective area of the fusion image to obtain the robust feature image. Non-extended visual cryptography is used to enhance the security of the algorithm. A zero-watermark image is obtained by using the XOR manipulation for the feature image and the public shared image. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm has good performance.     

DRF红外双波段彩色图像融合算法北大核心CSCD

针对中长波红外双波段伪彩色融合图像存在较明显色偏和细节信息模糊等问题,本文了总结典型传统彩色融合算法的优缺点,提出划分差值区域进行赋色融合(Difference Regions Fuse,DRF)的思路,并在图像预处理中增加迭代归一化图像处理,结合中长波红外差异的特征引入YCbCr颜色空间,利用16 bit原始红外图像直接进行赋色融合,仿真与实验结果表明,本文提出的DRF算法融合效果显著。     

红外与X光图像融合方法研究

首先用交互式配准方法对采集到的红外与X光图像进行配准,然后采用像素加权平均进行融合,得到了能反映构件表面和内部结构的温度场的融合图像,最后进行了图像融合的质量评价。实验结果表明,融合图像既包含构件的温度场分布,同时能反映出构件内部清晰的结构。     

Video fusion performance evaluation based on structural similarity and human visual perception

In order to evaluate different video fusion algorithms in temporal stability and consistency as well as in spatial information transfer, a novel objective video fusion quality metric is proposed with the structural similarity (SSIM) index and the perception characteristics of human visual system (HVS) in this paper. Firstly, for each frame, two sub-indices, i.e., the spatial fusion quality index and the temporal fusion quality index, are defined by the weighted local SSIM indices. Secondly, for the current frame, an individual-frame fusion quality measure is obtained by integrating the above two sub-indices. Lastly, the proposed global video fusion metric is constructed as the weighted average of all the individual-frame fusion quality measures. In addition, according to the perception characteristics of HVS, some local and global spatial-temporal information, such as local variance, pixel movement, global contrast, background motion and so on, is employed to define the weights in the proposed metric. Several sets of experimental results demonstrate that the proposed metric can evaluate different video fusion algorithms accurately, and the evaluation results coincide with the subjective results well.     

交互信息加权的红外与可见光图像融合评价方法

红外与可见光图像融合质量评价问题的研究是其图像融合中一项重要而且急需解决的工作。综合考虑人眼的视觉特性及源图像和融合图像的边缘信息,在无标准参考图像条件下,提出一种基于交互信息加权的改进结构相似度和边缘信息保留值的图像融合质量评价指标。通过对红外与可见光图像采用不同融合算法进行的质量评价结果分析表明,评价结果与人眼主观相一致,是一种有效的图像融合质量评价方法。     

基于视觉感知特性的红外图像质量评价方法

根据红外成像特点,设计了一种基于视觉感知特性的红外图像质量评价算法。该算法结合人眼视觉和红外图像的结构信息对图像的失真程度进行描述,通过提取图像的边缘特征、对比度特征,然后利用视觉显著模型对特征进行差异融合,从而实现对红外失真图像的质量评测。实现结果表明,本文方法可对失真红外图像进行有效评价,与传统方法相较,此评价指标与人眼主观感知更一致。     

远距离红外与微光/可见光融合成像系统

提出了一种基于查找表的硬件方法,实现了基于l空间色彩传递的图像融合,并以此为基础研制了一种红外热像仪/微光电视/CCD融合成像系统。微光电视和CCD分别在夜间和白天与热像仪融合,构成一全天时的融合成像系统。该系统能够获得近似自然色的图像融合效果,并具有较好的色彩一致性。系统还设计了两种视场,以适应大视场搜索、小视场跟踪的需要;增加了激光测距能力,以满足距离估算的需要。实验结果表明了该系统在导航、监控和目标探测等方面的应用潜力。     

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。