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得到融合后图像。对融合图像进行主观视觉和客观指标评价,结果表明该算法在突出目标特征信息和保留细节特征方面表现优异。     

基于LatLRR与NSP分解的红外与可见光图像融合北大核心CSCD

针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像进行分解,采用NSP分解提取源图像的低频信息,LatLRR分解提取源图像的局部结构信息;其次,根据红外低频信息与可见光低频信息的特征及融合结果图像中低频分量占比,利用红外像素强度权重调控策略完成对低频信息的融合,同时,为使红外与可见光的局部结构信息在融合时保持均衡,使用基于像素灰度值求和的策略进行1∶1融合;最后,图像重构中引入非线性变换思想,使局部结构信息与低频信息有更加完美的契合。实验结果表明,融合结果图像在极大保留红外特征的同时又能兼顾可见光图像中的细节信息,该算法能够对红外与可见光图像进行有效融合。     

一种基于蚁狮最大熵算法与引导滤波的图像融合算法

传统红外与可见光图像融合算法中易出现目标提取不够充分、细节丢失等问题,导致融合效果不理想,从而无法应用于目标检测、跟踪或识别等领域。因此,该文提出一种基于蚁狮优化算法(ALO)改进的最大香农(Shannon)熵分割法结合引导滤波的红外与可见光图像融合方法。首先,使用蚁狮最大熵分割法(ALO-MES)对红外图像进行目标提取,然后,对红外和可见光图像使用非下采样剪切波变换(NSST),并对获得的低频和高频分量进行引导滤波。由提取的目标图像与增强后的红外和可见光低频分量通过低频融合规则得到低频融合系数,增强后的高频分量通过双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)得到高频融合系数,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提算法能够得到目标明确、背景信息清晰的融合图像。     

增强融合图像视觉效果的图像融合方法

针对现有图像融合方法得到的融合图像对比度低，图像纹理细节信息保留不充分，图像视觉效果差等问题，论文提出一种新的基于图像对比度增强的红外与可见光图像融合方法，以有效提高融合图像的视觉效果。首先，为提高可见光图像低亮度细节的能见度，在融合之前，提出一种基于引导滤波器的动态范围压缩与线性变换相结合的自适应图像增强方法；其次，采用基于引导滤波器和高斯滤波器相结合的多尺度融合方法，将红外图像信息有效地注入可见光图像中；最后运用非局部均值滤波对融合后的图像进行后处理，以得到效果增强的融合图像。实验结果表明，该方法能够获得较好的图像融合效果，无论从主观视觉还是客观评价指标上，都要优于现有的常用图像融合方法。      

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...     

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。     

可见光与红外CPCT彩色图像融合研究与实现

研究了红外和可见光图像融合、融合质量客观评价以及融合目标跟踪三个方面。针对当前基于颜色传递的彩色图像融合中融合图像缺乏颜色恒常性的问题,着重分析研究颜色传递过程中参考图像如何影响融合效果,并提出基于恒参数颜色传递(CPCT)彩色图像融合的改进算法。然后,分析了彩色融合图像的客观评价方法,对各种客观评价指标与主观评价的一致性进行对比总结。最后,以目标跟踪作为红外和可见光图像融合应用,针对红外小目标跟踪出现的相似背景干扰问题,结合基于CPCT的图像融合算法,研究了基于CPCT彩色融合图像的粒子滤波目标跟踪算法。     

基于FGF与VGGNet19的红外可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中出现红外目标不够突出以及边缘模糊等问题,本文提出了一种基于FGF(快速引导滤波)和VGGNet19的红外与可见光图像融合方法。首先,通过FGF将源图像进行双尺度分解；然后,利用VGGNet19网络得到初步融合权重图；其次,利用OTSU(最大类间方差法)来提取初步融合权重图的前景与背景,进行二值化；然后,对得到的二值图像使用FGF得到最终融合权重图；最后,相加再经过FGF和图像增强实现图像融合。实验结果表明,本文方法能够有效保留显著热目标,边缘细节清晰,在主观评价以及客观评价指标中均取得了更好的效果。     

基于红外目标特征提取的图像融合方法

为有效突出红外目标,同时尽可能多地保留可见光图像中的纹理细节信息,使得最终的融合图像更符合人类视觉感知效果,本文提出一种新的基于红外目标特征提取的红外与可见光图像融合方法。首先,利用高斯滤波器将源图像分解为粗略尺度信息和边缘纹理细节信息;对红外图像的边缘纹理细节信息进行去“光晕”分解,在此基础上进一步利用OTSU多阈值分割算法将红外图像分割为目标区域、过渡区域和背景区域;最后,依据分割结果确定各分解子信息的融合权重,以有效地将红外目标信息注入到可见光图像中,同时尽可能多地保留可见光图像中重要的场景细节信息。实验结果表明,本文方法无论从主观视觉还是客观评价指标上,都要优于目前常用的有代表性的图像融合方法。      

基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合

为了降低多尺度分解融合算法的复杂性，并提高融合图像适应人类视觉特点，本文提出一种基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合的方法。首先利用引导滤波对可见光图像实施增强的图像预处理，然后利用引导滤波将源图像分解为基础层和细节层。在细节层的融合规则中我们采用能量保护和细节提取的方法，最后将融合后的细节层与基础层合成融合结果。实验结果表明所给方法在提高视觉感知、细节处理、边缘保护等方面都有良好的效果。本文最后还讨论了可见光图像增强对融合方法的影响：从实验数据可知，增强可以提升融合效果，但在图像融合中融合方法才是关键。     

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。     

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(SingleScaleRetinex,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SpectralResidual(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。     

基于FRGF和改进PCNN的红外可见光图像融合

为解决图像融合中边缘细节保留不理想的问题,本文提出了一种快速滚动引导滤波器和改进脉冲耦合神经网络相结合的红外可见光图像融合方法。提出的快速滚动引导滤波器可以较好地在保留边缘、细节纹理信息的同时有效提高运行效率。首先,利用快速滚动引导滤波和高斯滤波对源图像进行多尺度分解;其次,为了使基础层图像更好地突出轮廓信息,采用相似性匹配的融合规则对图像进行融合;然后,细节层采用改进参数自适应脉冲耦合神经网络规则进行融合;最后,经过多尺度重构得到融合结果图。实验结果表明,与其它5种融合方法相比,该算法不仅在视觉效果上得到了提升,而且能够充分保存图像的边缘和纹理等信息,极大地提高了运行效率。另外,该方法在客观评价指标上均优于对比方法。     

一种红外图像二维细节增强技术研究与实现

针对红外图像的特点,提出并实现了一种基于FIR(Finite Impulse Response,有限冲激响应)滤波器结合图像动态压缩的二维数字图像细节增强技术。该方法首先对实时的二维红外图像进行行、列向量的一维分解,然后使用FIR滤波器分别对图像的行、列向量进行细节提取,之后对原始图像和提取的图像细节进行加权融合,最后通过直方图处理算法对融合图像进行动态压缩,最终完成了能够满足实际应用的实时红外图像的细节增强。本技术以FPGA为核心处理器,采用FPGA+NIOS软核+DSP内核的处理架构实现算法,已成功应用于工程项目中。     

基于高斯模糊逻辑和ADCSCM的红外与可见光图像融合算法

为了克服当前的红外与可见光图像融合算法存在着目标不够突出、纹理细节丢失等现象,本文提出了一种基于高斯模糊逻辑和自适应双通道脉冲发放皮层模型（Adaptive Dual-Channel Spiking Cortical Model, ADCSCM）的红外与可见光图像融合算法。首先,使用非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Sheartlet Transform, NSST）将源图像分解为低频和高频部分。其次,结合新拉普拉斯能量和（New Sum of Laplacian, NSL）与高斯模糊逻辑,设定双阈值来指导低频部分进行融合;同时,采用基于ADCSCM的融合规则来指导高频部分进行融合。最后,使用NSST逆变换进行重构来获取融合图像。实验结果表明,本文算法主观视觉效果最佳,并在互信息、信息熵和标准差3项指标上高于其他7种融合算法,能够有效突出红外目标、保留较多纹理细节,提高融合图像的质量。     

基于卷积神经网络的红外图像融合算法

红外图像与可见光图像融合的目的是为人类观察或其他计算机视觉任务生成信息更加丰富的图像。本文针对深度学习近年来在计算机视觉领域取得的巨大成功,提出一种基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法。首先,使用引导滤波和高斯滤波器组成的尺度感知边缘保护滤波器对输入的源图像进行多尺度分解,基础层利用像素强度分布的加权平均融合规则进行融合,细节层借助卷积神经网络对空间细节进行提取融合。实验结果表明,本文算法可以较好的将特定尺度信息进行保存,并减小滤波对边缘细节带来的光晕影响,融合后图像噪声较少,细节呈现的更加自然,并且适合人类视觉感知。     

Fusion of Infrared and Visible Images Based on Infrared Object Extraction

The ideal fused results of infrared and visible images, should contain the important infrared objects, and preserve the visible textural detail information as much as possible. The fused images are more consistent with human visual perception effect. For this purpose, a novel infrared and visible image fusion framework is proposed. Under the guidance of the model, the source images are decomposed into large-scale edge, small-scale textural detail and coarse-scale base level information. Among which, the large-scale edge information contains the main infrared features, on this basis, the infrared image is further segmented into the object, transition and background regions by OTSU multi-threshold segmentation algorithm. In the end, the fused weights for the decomposed sub-information are determined by the segmented results, so that, the infrared object information can be effectively injected into the fused image, and the important visible textural detail information can be preserved as much as possible in the fused image. Experimental results show that, the proposed method can not only highlight the infrared objects, but also preserve the visual information in the visible image as much as possible. The fused results are superior to the commonly used representative fusion methods, both in subjective perception and objective evaluation.     

基于滤波器组的遥感图像融合方法及其性能分析研究

提出了一种基于滤波器组的图像融合方法,用以融合高空间分辨率全色图像和低空间分辨率的多光谱图像．在高空间分辨率全色图像经过多通道滤波器组分解的基础上,用多光谱图像直接替换全色图像低频子图像的方式进行融合处理;最后对替代后的子图像进行滤波器组重构得到融合后的图像．实验结果表明,通过调整滤波器组的通道个数,该方法能够使融合图像中空间信息和多光谱信息获得更好地折衷．