基于整体变分的红外和可见光图像融合

针对红外与可见光的融合图像存在对比度低、场景细节信息不清晰的问题,提出基于整体变分的红外和可见光图像融合方法。该方法将每次迭代后的融合图像分别与可见光和红外图像进行差分运算,作为整体变分模型的正则项和保真项。同时,引入关于红外图像的非增扩散函数来引导扩散,抑制红外图像边缘信息的平滑,从而把图像融合问题转化为图像去噪问题,最终转化为一个泛函求极值问题。实验结果从视觉质量及客观评价上验证了该方法的有效性。     

基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合

为了同时保留红外图像的特征信息和可见光图像的细节信息,提出了一种基于对比度金字塔的非对称红外与可见光图像融合方法.首先,使用对比度金字塔对红外与可见光图像进行高频与低频信息分解,然后对高频部分采用绝对值取大方法进行融合,对于低频部分采用基于双边滤波的方法对红外与可见光图像进行非对称的处理;其次,使用对比度金字塔的逆变换...     

基于显著性检测与MDLatLRR分解的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合过程中细节信息的缺失、融合结果对比度较低等问题,提出一种基于显著性检测与多层潜在低秩表示的红外与可见光图像融合方法。首先,使用基于显著性检测的方法对红外与可见光图像进行预融合;然后,使用多层潜在低秩表示方法依次将红外图像、可见光图像和预融合图像分解为低秩层和细节层;其中细节层采用结构相似性和L2范数相结合的方法进行融合,低秩层使用基于能量属性的方法进行融合;最后,将低秩层和细节层的融合结果重构便得到最终的融合图像。文中将该方法与11种具有代表性的图像融合方法进行了评估比较,通过对比多组融合图像的主客观评价,其结果表明,相较于对比方法,本方法能够保留红外与可见光图像融合过程中源图像的有效细节,且融合结果具有较高的对比度,更符合人们的视觉理解。     

基于目标增强的红外与可见光图像融合算法研究

针对传统多尺度变换融合方法不能有效保留红外图像中热辐射信息及高对比度特征,本文提出了一种基于目标增强多尺度变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对可见光图像进行预处理,自适应地提高其对比度。其次,对红外和可见光图像分别使用拉普拉斯金字塔(LP)分解为高频以及低频分量。然后,使用分解后的红外低频信息确定低频段融合权重,并引入参数λ控制融合图像中红外信息比例。最后,使用拉普拉斯金字塔逆变换重构融合图像。实验结果表明,所提出的方法可以生成具有明显突出目标和丰富细节的融合图像,并在主观视觉和客观指标上具有更好的表现。     

颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题,提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法.首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理,然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标,最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递,为了增强目标与背景间的颜色对比度,在色彩传递阶段, H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子.实验结果表明:与其他算法相比,该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色,更加符合人眼视觉感知.     

边缘和对比度增强的NSST域红外与可见光图像融合

为了将红外图像的全局信息与可见光图像的细节信息进行有效结合,进一步提高融合后图像的质量,提出了一种同时增强图像边缘细节和对比度的非下采样剪切波变换(NSST)域红外和可见光图像融合方法。首先,通过平移不变剪切波将图像分解成为低频子带与高频子带,通过全局显著性图分析图像的对比度信息;利用改进型局部显著度图分析图像局部边缘信息。针对不同频带系数,结合边缘信息和对比度信息对频带系数进行融合,最后,利用逆变换得到最终的融合图像。大量实验结果表明,本文方法在提高图像整体对比度的同时增强了图像的边缘细节表现能力,优于现有的基于小波变换,非下采样轮廓波变换(NSCT)和显著度图等几种图像融合方法。     

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。     

基于显著目标提取和泊松重建的红外与可见光图像融合方法

针对低照度环境下红外与可见光图像融合过程中存在显著目标不完整、边缘模糊和对比度不足等问题，提出一种基于显著目标提取和泊松重建的融合方法。针对红外图像像素之间强度显著性的差异，首先利用显著性检测、阈值分割和伽马校正的关联性提取显著目标，从而实现红外图像中目标与背景的分离；其次考虑了源图像的视觉显著特征和梯度显著性，在梯度域上通过求解泊松方程重建融合图像；最后为提高低照度环境下融合图像的质量，利用红外图像的统计量均值和标准差优化融合结果。实验结果表明，所提方法在定性和定量分析方面均优于其他对比方法，能较好地突出红外目标信息，保留丰富的背景信息，视觉效果显著。     

红外与可见光图像融合的汽车抗晕光系统

针对夜间汽车晕光现象引起的交通安全问题,从规避碰撞物的角度出发,设计了一种红外与可见光图像融合的视频抗晕光系统。系统通过对可见光图像和红外图像做MSR图像增强,解决了夜间可见光图像亮度低,暗处信息不易获取的问题,并提高了红外图像对比度,提升了融合图像的清晰度;通过YUV与小波变换结合的方式对增强后的可见光图像和红外图像进行融合,消除了晕光现象。实验结果的主客观分析表明:该融合算法比YUV与小波融合算法在熵、均值、平均梯度、标准差上分别提高了1.6%、13.5%、25.3%、0.6%,该系统不仅能有效消除晕光,还对融合后图像的亮度和暗处细节信息有较大提升,提高了夜间驾驶安全性。     

基于关键帧提取的红外与可见光序列图像快速融合

针对静态图像融合方法对于序列图像无法同时满足融合速率及融合质量的问题,提出了一种基于关键帧提取的红外与可见光序列图像快速融合方法。首先对红外和可见光图像序列进行关键帧提取,为体现本文方法的普遍适用性,选取静态图像中融合效果好的算法将两序列中对应的关键帧融合,如小波变换以及主成分分析法。然后对剩余图像帧利用最简单快捷的加权平均算法进行融合。而且相较于现有的只针对于目标进行提取和融合来提高融合速率的序列图像融合方法,在不明确目标的情况下,本文方法对整幅图像进行融合,更加合理且融合结果更适合人眼观察。最后通过对同一场景相同帧数的红外与可见光序列图像进行融合,实验结果表明本文基于关键帧提取的融合方法快速且保证了融合质量。     

可见光与红外图像增强融合算法研究

提出了自适应图像增强算法，用于可见光和红外图像的融合。首先对输入的可见光图像和红外图像进行自适应增强，然后采用基于图像空间能量窗及归一化互相关测度构造融合图像，利用图像的信息熵评估算法的融合效果，最后给出了一组可见光和红外图像融合的试验结果，表明该算法十分有效，融合图像有丰富的互补信息，有利于人眼观察和目标识别。     

基于NSCT的自适应多判决图像融合方法

针对传统的融合方法对于红外图像目标信息和可见光图像丰富的背景信息无法有效地保留到融合图像的问题,提出一种基于NSCT变换的自适应多判决红外与可见光图像融合方法。首先,将来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT多尺度、多方向分解;然后,分别对高低频系数采取不同的融合规则：低频系数采用基于区域能量调节因子自适应加权的方法,对高频系数采用混合的融合方法,即对于高层,采用像素点绝对值选大的融合方法,对于低层采用基于对比度的多判决融合方法;最后,将得到的高低频融合系数进行逆NSCT变换得到融合图像。实验结果表明,经主客观评价,本文提出的融合方法优于文中其他基于多尺度分析的图像融合方法,可得到更理想的融合图像。     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

NSST框架下结合局部自适应亮度与DCAPCNN的双波段图像融合

针对现有红外与可见光图像融合后,易出现边缘平滑严重、纹理细节恢复不足、对比度低、显著目标不突出、部分信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)的红外与可见光双波段图像融合算法。首先,采用基于自适应引导滤波(adaptive guided filter,AGF)的方法对源红外、可见光图像增强。其次,利用NSST正变换分别对源红外与可见光图像分解,得到红外、可见光图像的低、高频子带分量。然后,分别通过基于局部自适应亮度(local adaptive intensity,LAI)与双通道自适应脉冲耦合神经网络(dual channel adaptive pulse coupled neural network,DCAPCNN)规则融合低、高频子带分量。最后,通过NSST逆变换得到最终融合图像。实验结果表明,本文算法整体对比度更适宜,对红外热目标及可见光背景的边缘与纹理的细节恢复性更好,融合图像信噪比高,有效结合了红外及可见光图像的各自优势,与现有传统图像融合与深度学习融合算法相比,本文算法达到了更好的实验效果,在主观视觉感知和客观指标评价中均具有更好的融合性能。     

一种新的红外与可见光图像像素级融合方法

提出了一种使用指导性滤波进行像素级图像融合的方法。首先对红外图像进行最大值滤波处理以获取其中的高亮信息;然后使用原始红外图像作为指导图像对高亮部分做滤波,处理结果直接叠加在可见光图像上;最后将叠加图像进行伽玛校正以调整对比度,得到最终融合输出。实验结果表明:该算法能够充分利用红外与可见光图像各自的优势,融合效果较好,且计算复杂度低,易于实时处理。     

基于NSST与改进PCNN的红外与可见光图像融合方法

针对目标红外图像与可见光图像信息优势互补的需 求,引入改进的脉冲耦合神经网络,提出一种新颖的基于非下采样 剪切波变换的红外与可见光图像融合算法。首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解, 获得高低频分量;其次低频分量的 融合是利用改进空间频率作用脉冲耦合神经网络输入激励,且其链接强度由表征图像信息的 平均梯度自适应调整;而高频分量 处理方法是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权融合;最后,对分别处理后的低高频分 量经过非下采样剪切波变换可逆变 换获取融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合图像的优势信息,融合结果在主观与 客观评价上比经典算法更好。     

基于方向导波增强的红外与可见光图像融合

为提高融合图像的视觉效果,并解决可见光图像受光线、天气等影响而成像不清导致的夜视背景弱的问题,本文基于方向导波提出了一种可见光与红外线图像的融合方法。首先,利用方向导波对可见光图像的内容进行增强,然后,利用方向导波的多尺度分解将可见光和红外线图像进行分解后再分别合成为小尺度层、大尺度层和基础层。在大尺度层的信息合成的过程中利用视觉基础上的正则参数将红外线图像的信息加入到可见光图像中去;在基础层的融合过程中采用基于能量保护与细节提取的融合规则。最后,将大尺度层、小尺度层与基础层合并为融合后的图像。实验结果表明所给方法在提高夜视背景、细节处理、能量保护等方面都有良好的效果。     

基于目标提取与NSCT的图像融合技术研究

针对红外图像目 标突出、背景对比度差、可见光图像分辨率高以及对热目标不敏感且隐蔽目标无法发现等问 题,本文 提出了一种能够突出两种图像的优势信息且不降低图像分辨率的图像融合方法。首先采用 Renyi熵提取红外目标,并通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对可见光图像进行自适应增 强;然 后将图像增强后的可见光图像与目标图像进行融合,得到融合图像。通过对比,本文融合图 像的视觉 效果明显优于其他方法的融合图像。最后,采用多种指标进行评价。结果表明,基于目标提 取的图 像融合方法可以有效突出目标信息,提高图像的亮度和对比度,特别适于低能见度下的目标 检测与图像增强。     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法。利用小波变换按照不同融合规则及融合算子构造融合图像对应的小波系数。通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明，以像素的局部能量为准则的融合效果更好，既可避免传统融合规则的信息损失，又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度，融合图像更符合人的视觉特性，也有利于机器视觉。