基于区域特征的高光谱与全色图像NSCT域融合方法

针对高光谱图像解译需求,提出了一种基于目标检测理论的NSCT域高光谱图像与全色图像融合方法。首先对高光谱图像进行RX异常目标检测,得到目标背景分离图像;然后对参与融合的波段图像进行无下采样轮廓波分解,得到不同分辨率的低频子带和多方向的带通子带;对于背景区域的低频子带系数和高频子带系数,分别采用加权平均和平均梯度自适应加权的融合策略,对于目标区域,则根据不同特征采用区域方差自适应加权的低频系数融合方法和区域方差取大的高频系数融合方法;最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文提出的融合方法能够有效提高高光谱图像的目视效果,突出目标与背景区域的差异,有利于目视解译工作的进行。     

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CRF预分割和NSCT的多聚焦图像融合

针对基于多尺度分解的图像融合算法在提高图像模糊区域质量的同时却降低了清晰区域质量的问题,提出了一种结合CRF预分割与NSCT的多聚焦图像融合算法.该算法首先利用条件随机场概率模型对图像进行预分割,将图像预分割为清晰区域、模糊区域和两者的交界区域;然后对图像进行NSCT分解,低频子带系数采用加稀疏约束的非负矩阵分解算法融合,高频子带系数,在交界区域采用方向特征对比度的方法融合,在非交界区域选取清晰度高的系数融合.最后经NSCT逆变换得到最终的融合图像.该方法的融合效果在提高了图像清晰度的同时又有效保持了图像的边缘信息.     

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。     

基于局部能量与模糊逻辑的红外偏振图像融合

针对红外偏振与红外光强图像的成像特征差异,提出了一种基于 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的红外偏振与红外光强图像的新融合算法.该算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频子带图像采用局部能量融合规则,融合后再对低频融合图像进行直方图均衡化处理,而对高频方向子带图像采用了模糊逻辑,根据各图像的特征差异来分别选择基于像素、基于区域和加权平均的融合规则,再对得到的各个子带图像进行NSCT重构,从而得到最终的融合图像.通过实验仿真表明本文算法能有效的融合源图像的互补信息,使得该算法在目标识别中具有一定的优势和现实意义.     

基于NSCT的SAR与可见光图像融合算法

针对SAR图像与可见光图像融合的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的SAR图像与可见光图像融合算法。通过NSCT变换对SAR图像和可见光源图像进行分解,对低频子图像,采用以区域熵为测度参数进行邻域融合。对高频子图像的最高层采用区域标准差选大法进行融合;对高频子图像的其他层采用以邻域相关系数为阈值,基于平均梯度选择的邻域算法进行融合。最后进行NSCT逆变换得到最终融合图像。实验结果表明该方法可以获得较理想的融合图像和更多的细节信息。     

基于热辐射信息保留的图像融合算法

针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题,提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法。通过NSCT（non-subsampled contourlet transform）变换对红外与可见光图像进行多尺度分解,得到各自的高频子带和低频子带,可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红外低频子带部分叠加得到融合图像的低频系数,高频部分使用基于点锐度和细节增强的融合规则进行融合以得到高频系数,最后通过逆NSCT变换重构得到融合图像。实验表明,相较于其它图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节表现能力,并在多项客观评价指标上优于其它算法,具有更好的视觉效果,且在伪彩色变换后有良好的视觉体验,验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光图像在融合时亮点目标易丢失且背景信息不够清晰的问题,提出基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与局部区域融合规则相结合的红外与可见光图像融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,对低频子带系数采用加权平均取均值的融合规则,对高频子带系数采用系数值选大与局部均方差相结合的融合规则,将前两步得到的系数进行逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉效果和客观评价方面,该融合算法都是有效的且可得到比参考融合算法更为理想的融合图像。     

基于卷积神经网络结合NSCT的红外与可见光图像融合

传统红外与可见光融合图像在复杂环境下存在细节缺失,特征单一导致目标模糊等问题,本文提出一种基于卷积神经网络结合非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform,NSCT）的红外与可见光图像进行融合的方法。首先,通过卷积神经网络提取红外与可见光目标特征信息,同时利用NSCT对源图像进行多尺度分解,得到源图像的高频系数与低频系数;其次,结合目标特征图利用自适应模糊逻辑与局部方差对比度分别对源图像高频子带与低频子带进行融合;最后,通过逆NSCT变换得到融合图像并与其他5种传统算法进行对比;实验结果表明,本文方法在多个客观评价指标上均有所提高。     

结合NSCT和邻域特性的红外与可见光图像融合

针对传统的融合方法对比度低、纹理信息保留不充分等问题,结合模糊增强特性,提出一种结合NSCT和邻域特性的红外与可见光图像融合算法。首先,对待处理的红外图像和可见光图像进行NSCT变换分解得到各自的高低频子带系数,接着对模糊增强后的低频子带系数采用改进的区域能量加权平均融合方案,同时对高频子带系数采用灰度变化和梯度差异加权融合方案,最后将高低频融合系数经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的图像目标细节清晰突出,与其他融合算法相比更具有先进性与有效性。     

马氏距离与引导滤波加权的红外与可见光图像融合

为使红外与可见光融合图像获得更好的分辨率和清晰度,提出基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的马氏距离加权拉普拉斯能量和与引导滤波改进(frequency tuned,FT)结合的红外与可见光图像融合算法.首先,对可见光图像进行对比度受限的自适应直方图...     

一种改进的基于Ripplet变换的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像在融合时容易产生边缘模糊现象 并损失清晰区域对比度的缺点,基于能有效描述图像边 缘的Ripplet变换(RT),提出一种改进的多聚焦图像融合方法。首先,通过离散RT(type-I) 获 得分解后的高频和低频 子带系数,对于低频子带系数,采用非下采样轮廓波变换(NSCT)进行3层系数融合,而对于 高频子带系数,采用正交匹配 追踪(OMP)算法求解其对应过完备字典的稀疏表示系数;然后通过系数向量的活跃度规则进 行系数融合,并构造其对应的系 数矩阵;最后通过反RT得到最终的融合图像。实验结果表明,本文算法能很好 保持多聚焦图像的边缘轮廓 和清晰部分的对比度,并且在客观评价上,本文算法在互信息、边缘保持度等指标上均具有 一定的优势。     

基于四阶相关系数的NSCT域红外与可见光图像融合

采用非下采样Contourlet变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数;最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合算法能更好地保留目标信息,同时也显著地提高了图像的信息量,在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。     

基于双特征量和NSCT的多波段SAR图像融合算法

不同波段的SAR图像进行融合,能够综合不同波段SAR图像的信息,得到包含更多信息的SAR图像。针对传统融合方法不能很好地处理SAR图像中边缘及纹理等细节信息的问题,该文提出一种基于双特征量的在非下采样Contourlet变换域融合的方法。对NSCT分解后的高频分量提出了一种基于区域能量和梯度两个特征量,采用平均与选择相结合的规则来计算高频子带系数。实验结果表明,该方法得到的融合图像在客观评价上要优于传统融合方法,这说明该方法在综合了不同波段SAR图像信息的同时能更好地保持细节信息。      

基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合

由于谱图小波变换（Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT）可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化（weighted least squares, WLS）方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT（Discrete Wavelet Transform）、NSCT（Non-down Sampled Contourlet Transform）等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Q_abf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。     

基于NSCT和改进型PCNN的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光图像融合算法中易出现目标信息丢失或减弱的情况,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和改进型脉冲耦合神经网络的融合算法.该算法首先对经过预处理和图像配准后的红外和可见光图像进行非下采样Contourlet变换,分别得到两幅图像的高频系数和低频系数;其次,采用改进型脉冲耦合神经网络对源图像高频系数进行融合,用区域能量最大处理低频系数;最后,对融合后的系数进行非下采样Contourlet反变换,得到融合后的图像.实验结果表明,本文算法在主观视觉上显示了更多的图像细节信息,同时客观数据指标也有不同程度的提升.     

基于CSR和能量特征的红外与可见光图像融合

传统稀疏表示(SR)分块处理策略降低了图像连续性,使得特征信息损失严重。因此,提出了基于卷积稀疏表示(CSR)和能量特征的红外与可见光图像融合算法。该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子带分解成低频基础分量和细节特征分量,使用局部拉普拉斯能量法(LLE)和卷积稀疏表示分别进行融合,获得低频子带融合图像。同时,根据底层视觉特征构建新活性度量方法来融合高频子带,最后对高、低频部分进行NSCT反变换重建。实验结果表明:该算法有效结合了源图像的边缘纹理信息,在主观和客观评价上皆优于现有的大部分算法。     

基于FCM与引导滤波的红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标模糊、细节丢失、算法不稳定等问题,提出了一种基于模糊C均值聚类（Fuzzy C-means, FCM）与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。原图像经过非下采样剪切波变换（Nonsubsampled Shearlet Transform, NSST）后对低频子带进行引导滤波增强,再利用FCM与双通道脉冲发放皮层模型（Dual Channel Spiking Cortical Model, DCSCM）结合对高低频子带进行融合,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法稳定,主观评价上所得融合图像目标明确,细节保留较为完整,客观评价上在标准差、互信息、平均梯度、信息熵和边缘保留因子等评价标准中表现优良。     

基于BEMD改进的视觉显著性红外和可见光图像融合

针对视觉显著性融合过程中目标对比度低,图像不够清晰的问题,本文提出一种基于二维经验模态分解（bidimensional empirical mode decomposition,BEMD）改进的Frequency Tuned算法。首先利用BEMD捕获红外图像的强点、轮廓信息用于指导生成红外图像的显著性图,然后将可见光图像和增强后的红外图像进行非下采样轮廓波变换（nonsubsampled contourlet transform,NSCT）,对低频部分采用显著性图指导的融合规则,对高频部分采用区域能量取大并设定阈值的融合规则,最后进行逆NSCT变换生成融合图像并进行主观视觉和客观指标评价,结果表明本文方法实现了对原图像多层次、自适应的分析,相较于对比的方法取得了良好的视觉效果。