一种多光谱红外舰船图像多级融合方法

针对复杂背景下多光谱红外舰船目标图像融合问题,根据不同谱段中目标与背景,杂波光谱特性的差异性,结合杂波产生随机性特点和不同谱段信息的相关性,提出了一种红外多谱段图像多级融合算法。首先根据不同谱段信息相互间关系进行融合分级,然后对同一级中图像分别进行NSCT分解,再采用基于局部能量比和基于局部能量加权的方法进行低频系数融合,采用基于尺度方差选大法进行高频系数融合,最后通过NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,本文提出的多级融合算法有效保留目标细节信息,增加信息量,利于目标检测。     

基于多尺度局部极值分解与ResNet152的红外与可见光图像融合

为了进一步提升红外与可见光图像融合方法的性能 ,本文提出了一种基于多尺度局部极值分解与深度学习网络ResNet152的红外与可见光图像融合方法。首先,利用多尺度局部极值分解 (multiscale local extrema decomposition,MLED)方法将源图像分解为近似图像和细节图 像,分离 出源图像中重叠的重要特征信息。然后采用残差网络ResNet152深度提取源图像的多维显著 特征, 以l₁-范数作为活性测度生成显著特征图,对近似图像进行加权平均融合,以保持能量和残 留细节 信息不丢失。在细节图像中,利用“系数绝对值取大”规则获得初始决策图,源图像作为引 导图像, 初始决策图作为输入图像进行引导滤波处理,得到优化决策图,计算加权局部能量得到能量 显著 图,对细节图像进行加权平均融合,使融合图像具有丰富的纹理细节和良好的视觉边缘感知 。最 后,对近似融合图像和细节融合图像进行重构,得到融合图像。实验结果表明,与现有的典 型融 合方法相比,本文所提出的融合方法在客观评价和视觉感受方面都取得了最好的效果。     

基于多尺度的高动态红外图像增强算法

红外图像通常具有很高的动态范围,数字量化位数一般大于或等于14 bit,这样的高动态图像既包含大的信号变量也包含较小的低对比度细节,这对于人眼的理解和显示设备的渲染都是不能接受的。在多尺度和边缘保留型滤波器的框架下,提出了一种改进的红外图像增强算法。首先是应用加权最小二乘滤波器对原始图像进行边缘保留式的图像多尺度分层操作,然后分别对得到的多层细节图像和残留模糊图像进行处理,使细节得到适当的放大,而残留层得到压缩,最后再把细节层和残留层合并,得到最终用于显示的低动态范围图像。该方法可以较好的保留红外图像细节,同时避免或削弱由细节分离操作所带来的合成图像中的光晕和梯度反转现象。     

基于多尺度分解和显著性区域提取的可见光红外图像融合方法北大核心CSCD

可见光红外图像融合技术对于提升成像区域的信息丰富程度具有重要意义。提出了一种基于多尺度分解和显著性区域提取的可见光红外图像融合算法。利用边缘保持的图像平滑算法,构建了多尺度图像分解框架,将图像分解为不同尺度的基础层图像和若干细节层图像,同时结合导向滤波器,在每个分解图层实施显著性区域提取。通过加权重建进行融合信息的视觉增强,得到最终的融合结果。针对不同融合算法和图像库开展了主客观评价对比实验,结果表明:所提出的算法具有较好的主客观评价结果,算法融合效果表现优异,适用性较好。     

（英）基于多尺度高斯滤波和形态学变换的红外与其他类型图像融合方法

为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了多尺度形态学内外边缘分解,以充分提取细节图像的边缘信息。实验结果表明,该方法与典型的基于多尺度分解的融合方法相当甚至更好,同时比一些先进的基于多尺度分解的方法（如NSCT和NSST）运算速度快得多。     

基于图像增强和滚动引导滤波的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合易发生热目标亮度损失、可见光图像细节信息丢失的问题，提出一种基于图像增强和滚动引导滤波的多尺度融合算法。首先，提出一种自适应图像增强方法，提高可见光图像的整体亮度，并保持细节处的对比度。然后，根据特征的不同将源图像分解为三层，采用基于引导滤波的显著性提取方法得到亮度层；利用滚动引导滤波良好的尺度感知和边缘保持特性，并结合高斯滤波得到基础层和细节层。最后，对亮度层采用像素值取大的融合规则，提出一种新的最小二乘优化方案对基础层进行融合，使用修正拉普拉斯能量和作为清晰度的度量对细节层进行融合。实验结果表明，与其他融合方法相比，所提方法在主观评价和客观评价上都有较好的表现。     

基于局部能量的NSCT域红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合方法。首先对红外和可见光源图像进行多尺度、多方向分解;在低频系数上,采用基于局部能量比与基于局部能量加权相结合的方法进行融合;在高频系数上,定义了局部尺度方差的概念,并以局部尺度方差为测度进行取大融合;最后对融合系数进行重构得到融合图像。使用该算法对两类不同目的的红外与可见光图像进行了融合实验,实验结果表明,文中提出的算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

一种基于EASSF的红外与可见光图像视觉保真度融合

最近,多尺度特征提取被广泛应用于红外与可见光图像融合领域,但是大多数提取过程过于复杂,并且视觉效果不佳。为了提高融合结果的视觉保真度,本文提出一种基于边缘感知平滑锐化滤波器（Edge-Aware Smoothing-Sharpening Filter,EASSF）的多尺度图像融合模型。首先,提出一种基于EASSF的多尺度水平图像分解方法对源图像进行分解,得到水平方向上的多尺度纹理成分和基础成分;其次,采用最大值融合规则（Max-Fusion, MF）融合纹理成分,避免图像细节信息的丢失;然后,通过一种感知融合规则（Perceptual-Fusion, PF）融合基础成分,捕获显著性目标信息;最后,通过整合融合后的多尺度纹理成分和基础成分得到融合图像。实验通过分析感知融合系数,对比融合结果的客观数据得出红外与可见光图像融合在多尺度EASSF下较为合适的取值范围;在该取值范围内,本文提出的融合模型同一些较为经典和流行的融合方法相比,不仅解决了特征信息提取的复杂性,而且通过整合基础成分的显著性光谱信息,有效地保证了融合结果的视觉保真度。     

基于多尺度导引滤波的图像融合方法

提出了 一种基于多尺度导引滤波的图像融合方法。首先,对源图像进行多尺度边缘保持分解,分别 得到一幅基本图像和一系列细节图像;然后,对基 本图像和不同尺度下的细节图像采用不同的融合策略,即基于导引滤波的融合策略;最后, 将融合 后的基本图像和融合后的细节图像相加,得到最后的融合图像。实验结果表明,本文提出的 融合方法 在保留光谱信息的同时,能较好地将源图像中的边缘细节信息保持到融合图像中,而且也取 得了较高的归一 化互信息(MI)值,相对于其他融合算法,MI值平均提升0.5;能更好地体现图 像细节特征,为融合图像提供更加丰富的信息。     

曲波变换和最小二乘支持向量机的图像压缩算法

为了提高图像压缩质量,针对传统压缩算法的不足,提出一种曲波变换和最小二乘支持向量机相融合的图像压缩算法。首先采用曲波变换把图像分解为不同尺度和不同方向的曲波系数,并采用熵编码对粗尺度层曲波系数进行压缩,然后利用最小二乘支持向量机对细尺度层中不同方向的曲波系数进行学习,并通过和声搜索算法优化最小二乘支持向量机,实现细尺度层曲波数的压缩,最后采用图像压缩仿真实验测试其性能。结果表明,曲波变换和最小二乘支持向量机相融合的图像压缩算法提高了图像压缩的峰值信噪比,加快了图像压缩的速度,获得了更好的图像压缩效果。     

基于交替非负最小平方投影梯度NMF的TINST域图像融合

为了克服现有基于多尺度分解(MSD)的图像融合方 法存在的某些缺陷,增强多模态图像的融合精度,提出了一种平移不变不可分离剪切波交换 (TINST)结合交替非负最小平方投影梯度非负矩阵分解(NMF)的图像融合方法。首先利用TINS T对源图像进行多尺度、多方向分解,得到一个低频子带和多个高频方向子带系数;然后将 低频子带系数看作原始观测数据,采用交替非负最小平方投影梯度NMF算法进行融合,得到 包含特征基的 融合低频子带系数,将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络(PCNN)的外部输入激励,经 点火处理和判决选择算子选 择,得到融合高频方向子带系数;最后应用逆TINST重构融合后的子带系数,得到融合图 像。采用多组多模态图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。试验结果表明,本 文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于其他MSD融合方法。     

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CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法

利用静脉识别原理采集的静脉图像通常模糊不清、难以分辨。传统的CLAHE算法虽然能够提高静脉图像的对比度,但是会丢失图像的一些细节信息。文章提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。首先对静脉图像进行ROI提取,采用CLAHE算法增强静脉与手背间的对比度;然后利用多尺度细节融合算法得到静脉图像的细节图,再通过均值滤波滤除细节层中的高频噪声;最后把上面两种方法得到的图像加权叠加得到细节增强后的静脉图像。实验结果表明,该方法在提高静脉图像对比度的同时保留了原图像的细节信息。     

基于变换域VGGNet19的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中出现细节信息丢失及边缘模糊的问题,提出一种在变换域中通过VGGNet19网络的红外与可见光图像融合方法。首先,为了使得源图像在分解过程中提取到精度更高的基础与细节信息,将源图像利用具有保边平滑功能的多尺度引导滤波器进行分解,分解为一个基础层与多个细节层;然后,采用具有保留主要能量信息特点的拉普拉斯能量对基础层进行融合得到基础融合图;其次,为了防止融合结果丢失一些细节边缘信息,采用VGGNet19网络对细节层进行特征提取,L1正则化、上采样以及最终的加权平均策略得到融合后的细节部分;最后,通过两种融合图的相加即可得最终的融合结果。实验结果表明,本文方法更好地提取了源图像中的边缘及细节信息,在主观评价以及客观评价指标中均取得了更好的效果。     

基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法

为提高单幅图像去雾方法的准确性及其去雾结果的细节可见性,该文提出一种基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法。首先,根据雾在图像中的分布特性及成像原理,设计多尺度特征提取模块及多尺度特征融合模块,从而有效提取有雾图像中与雾相关的多尺度特征并进行非线性加权融合。其次,构造基于所设计多尺度特征提取模块和多尺度特征融合模块的端到端去雾网络,并利用该网络获得初步去雾结果。再次,构造基于图像分块的细节恢复网络以提取细节信息。最后,将细节恢复网络提取出的细节信息与去雾网络得到的初步去雾结果融合得到最终清晰的去雾图像,实现对去雾后图像视觉效果的增强。实验结果表明,与已有代表性的图像去雾方法相比,所提方法能够对合成图像及真实图像中的雾进行有效去除,且去雾结果细节信息保留完整。     

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。     

基于点扩散函数的机载光电吊舱图像增强融合

为更好地融合机载光电吊舱中多源图像的特征信息,提出一种利用点扩散函数(PSF)对多源图像进行增强融合的方法。采用刃边法和小波变换法分别对红外和可见光图像进行点扩散函数求取,利用维纳滤波恢复得到增强图像,然后采用高斯和双边联合滤波对图像进行多尺度混合分解,针对不同尺度下的分解图像,在确定融合权重时引入红外和可见光图像点扩散函数的半幅全宽(FWHM)比值作为分辨率补偿因子,以获得更高质量的融合图像。实验结果表明通过引入点扩散函数信息,光电吊舱系统的获得的融合图像能够具有更好的对比度和分辨率信息,主观和客观评价结果都有所改善。     

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...     

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：