双波段红外图像融合板卡的设计

介绍了双波段红外图像融合的加权算法．描述了双波段红外图像融合板卡的电路组成原理．并进行了仿真实验，证明了该设计的合理性。     

基于SoC的红外双波段图像融合系统的设计

红外中波与长波图像实时融合在实际中应用广泛,研究了中波与长波红外图像的实时融合技术,设计了一种以FPGA和高性能DSP为核心、适合嵌入双波段红外热像仪的实时图像融合处理系统,介绍了系统的基本设计原理、各部分的功能.     

双波段红外图像的对比度增强融合

为了抑制在处理双波段红外图像融合时低对比度图像细节信息丢失导致漏警的问题,在基于WLS边缘保持平滑的基础上,提出了一种多尺度对比度增强的融合算法。通过边缘保持平滑,提取不同尺度的细节分量,从而实现对比度在不同空间频率上的增强;为了进一步消除图像光晕现象,采用非下采样方向滤波,使多分辨率变换同时具有方向性。实验结果表明,本算法能够使融合图像包含输入图像更多的互补信息,图像细节更加清晰,较大地提高了红外弱小目标的对比度。Abstract：关键词：Key words：     

双波段红外图像融合

由于光电跟踪仪在舰船防御体系中的重要作用,8～12μm波段和3～5μm波段的两个传感器的图像融合非常有意义。本文应用低通率塔式算法的改进算法对双波段红外图像融合,获得了较好的结果。     

基于小波变换的双波段红外图像融合方法

针对红外探测器长波图像和中波图像的特征,采用基于小波变换的方法实现双波段红外图像的融合。在对不同波段红外图像小波分解的基础上,对低频子带图像采用加权平均,对高频子带图像采用区域能量最大的融合规则得到融合图像的多分辨率结构,再利用小波逆变换重构融合图像。仿真结果表明,和普通基于空域加权平均的方法相比无论从主观视觉还是通过客观评价指标的计算结果来看,基于小波变换的双波段红外图像融合方法均具有更为理想的图像融合效果。     

基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测

针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。     

弱环境辐射下中短波双波段红外图像融合方法

本文介绍了一种用于弱环境辐射下红外中、短波双波段的红外图像融合方法.该方法先采用单尺度Retinex(Single Scale Retinex,SSR)方法处理短波图像,分别对处理后的短波图像和中波图像采用均值滤波和双边滤波得到细节层和背景层,再利用基于Spectral Residual(SR)显著性和引导滤波的权重映射,对短波图像和中波图像的细节层和背景层进行加权融合,得到融合图像.经过实验仿真,并与基于小波、拉普拉斯金字塔的多种算法做了比较,该方法在各场景下的主观与客观评价均表现良好.     

基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。     

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。     

红外双波段成像系统的研究与发展

红外双波段成像系统利用探测不同波长的红外辐射提高装备的侦察能力。本文讨论了分体式红外双波段成像系统的实现方式及技术途径,分析了分孔径和共孔径系统各自的特点,探讨影响双波段红外图像处理质量的因素及处理方法;最后介绍了双色探测器的发展及应用。     

基于区域能量比的红外与可见光图像融合方法

目前大部分基于小波变换的图像融合算法只是考虑单个小波系数的独立性或者其邻域的相关性,这样影响了图像融合的结果.针对这一点,提出一种新的基于区域能量比的图像融合算法.实验结果表明该算法能够较好地保留光谱信息和细节信息.     

红外轴温监测系统中的图像融合算法

针对红外轴温监测系统中可见光与红外图像分辨率相差较大时图像融合效果不理想,不利于列车热轴判定的问题,提出了一种可见光与红外伪彩图像融合的算法.该算法对红外轴温系统中的红外图像与可见光图像视场相同部分进行像素灰度复制,并对其他部分进行双线性插值,以此完成红外图像与可见光图像的像素匹配;接着对红外图像进行伪彩编码映射,在RGB三通道内对可见光与红外图像进行加权融合.实验结果表明,融合图像在色彩上更丰富,红外目标位置更准确,更便于人工辨认热轴的位置.结果满足红外轴温监测系统对红外与可见光图像的融合需求.     

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。     

一种改进的可见光与红外图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,提出一种基于加权对比度和局部熵相结合的多分辨图像融合算法.利用小波变换得到待融合图像的多分辨结构,在图像多分辨结构相应各级上采取不同的融合规则,得到融合图像的多分辨结构,利用小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息的同时,融合了红外图像对热目标比较敏感的特点,提高了图像的可判读性.     

基于改进颜色传递策略与NSCT的红外与可见光图像伪彩色融合

提出一种基于改进颜色传递策略与非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像伪彩色融合算法.首先,利用NSCT与基于清晰区域的Canny边缘检测算法获得灰度融合图.其次,将融合灰度图像插入Y通道,源图像与融合灰度图像之间的残差图像分别插入Cb、Cr通道以生成YCbCr源彩色图像.最后,利用本文设计的颜色传递模型对源彩色图像和目标图像进行色彩颜色统计匹配,同时,通过自适应颜色传递参数模型调整颜色传递参数.实验结果表明,本文提出的融合算法使得伪彩色融合图像不仅对比度高、传递色彩自然、可以较好地抑制色彩渗入图像目标,而且对目标图像质量要求不严格.     

基于小波变换的红外图像融合算法研究

小波变换具有良好的多分辨分析特性,可用于可见光图像与红外图像的图像融合。一般情况下,对于分解后得到的低频分量采用加权平均的方法来进行简单处理,这对融合后图像的对比度和视觉效果有很大的影响。采用基于小波变换的图像融合算法来分别处理分解后的低频分量和高频分量,并与其他融合方法进行分析比较。实验结果表明,使用所提出的算法进行融合后的图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率,在不影响互信息量值的情况下,融合后图像的边缘保持度提高了将近2倍。     

区域图像融合算法在红外图像分析中的应用

采用区域分裂合并算法获得待融合图像的共同区域,同时,对两幅待融合图像进行多尺度分解,根据区域相似度和融合量测指标对分解后的低频系数和高频系数进行加权平均和系数选取,经小波逆变换后得到融合后的图像.试验结果表明,基于区域的融合算法能够保留更多的细节信息.     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

红外图像融合

研究了利用拉普拉斯金字塔技术,对可见光电视和红外图像融合过程中,各个相关层的像素点值的选取规则的不同对融合结果的影响,对比实验证明,对不同的红外图像结构,需应用不同的对应点值的选取规则。