基于IHS与WBCT变换的彩色图像融合算法

WBCT(Wavelet-based Contourlet Transform)是一种无冗余度的函数稀疏表示方法,能提供丰富的方向和形状信息,有助于捕捉图像中的几何结构.基于IHS(Intensity-Hue-Saturation)和WBCT变换,提出了一种彩色图像融合算法.首先通过IHS变换,将可见光图像从RGB颜色空间转换到IHS空间,进而对可见光图像I分量及红外图像进行WBCT变换,按一定的融合规则得到新的I分量,最后通过IHS逆变换得到RGB融合图像.实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上较传统的基于IHS与小波变换的融合方法具有更好的视觉效果.     

基于感知颜色空间的灰度可见光与红外图像融合算法

针对灰度红外热像图和可见光图像的融合问题,提出了一种基于感知颜色空间的新的图像融合算法.该算法基于IHS色空间建立红外源图像灰度级与色调、饱和度和亮度等与人的感知颜色特征之间的函数关系,并根据可见光图像的边缘信息对亮度进行融合,最后通过矩阵转换,得到融合图像的RGB值.实验结果表明:该算法可以有效地融合红外热像图和可见光图像,融合图像不仅保留了环境细节,而且突出了目标,具有良好的目视效果.     

基于Contourlet变换的彩色图像融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法.     

基于IHS空间的红外与CCD图像融合算法研究

随着多源信息融合技术的迅速发展,图像融合成为一个热点话题。虽然图像融合方法多种多样,融合技术千差万别,但是丰富融合图像的信息量和改善图像质量始终是图像融合的根本目的,也是衡量各种融合方法效果的基本准则。传统的IHS融合算法强制性地对两幅源图像的I分量进行替换,造成了融合图像的光谱失真以及空间分辨率降低等问题,为解决这一问题,文中引进了加权平均算子,提出一种基于改进的IHS像素级图像融合算法,并结合实例,对红外图像和CCD图像进行融合。理论分析与实验结果显示:提出的融合方法得到的融合图像不仅红外热目标突出、背景部分清晰、视觉效果好,而且计算简洁、实时性好,更利于伪装目标的识别。     

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.     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

一种图像融合新算法

将小波的多分辨分解、进化策略与IHS变换有机地结合起来,提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的新算法。该方法首先依据高分辨率图像经小波分解得到的各小波面,进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想,使得融合图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。文中给出了该方法的融合结果,并与IHS法、MWD法进行了比较,证明了该图像融合方法的有效性。     

一种基于整数小波变换的遥感影像融合算法

提出了一种IHS变换和整数小波变换相结合的遥感影像融合算法(IHS-IWT),并根据待融合图像的特点,选取了有效的融合策略.首先对中巴卫星多光谱影像进行IHS变换,然后对得到的亮度分量和Landsat ETM 高分辨率全色影像进行整数小波融合,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像.实验结果表明,与IHS变换等方法比较,该方法在较好的保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,并且具有较快的处理速度.     

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.     

基于大气灰度因子的红外图像增强算法

通过分析红外图像的成像特点,将图像的灰度空间来源分解为物体辐射以及大气辐射,并提出了大气灰度因子来表征由于大气辐射产生的灰度空间。为了改善图像质量,增强图像的视觉效果,通过建立基于大气灰度因子的灰度映射模型有效地消除了大气辐射造成的图像质量退化。针对增强图像出现的边缘比较粗糙的问题,本文以原始图像为引导,通过导向滤波对大气灰度因子进行修正。相较于传统的直方图均衡算法,本文的算法具有更强的适应性,能够在增强图像对比度的同时较好地保留边缘细节等信息,有利于进一步的红外目标检测等工作。     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.     

目标增强的红外与微光图像融合算法

对于红外与微光图像融合,虽给为观察者提供了更多的图像信息,但是同时由于过多的背景信息反而掩盖了重要的目标信息,为了兼顾背景信息丰富和增强目标的需求,提出了一种新的目标增强的融合算法,首先改进了传统的顶帽变换算法,用来增强红外图像的目标信息,同时去除一些冗余的红外背景信息,然后利用人眼对颜色的敏感特性,将微光图像与红外图像通过色彩映射公式映射到相应的色彩空间进行融合,结果显示,该算法不但能提供丰富背景信息,同时也增强了重要的目标信息。     

引入显著特征空间的抗遮挡红外目标跟踪

针对红外目标跟踪过程中目标纹理信息缺乏,与背景灰度呈现强耦合性,特别是在遮挡情况下目标特征信息链断裂,特征信息无法延续的实际跟踪问题,提出了基于显著特征空间的抗遮挡跟踪算法。首先通过分析红外目标特性,利用多尺度显著性、对比度和信息熵等信息生成显著特征向量空间,结合超像素特征距离和空间距离对区域进行聚类融合,突出目标区域,生成显著图。然后融合显著区域和原图,生成多个目标候选区作为跟踪算法输入。最后通过目标的空间分布场矩阵对全局的候选区域进行匹配,同时建立遮挡检测机制,基于显著区连通区变化和特征相似度变化曲线对遮挡的起始进行判断,结合遮挡判定设置模型更新策略。在不同红外测试集上的实验结果表明:所提算法在遮挡情况下也能达到较好的跟踪效果,有效增强了跟踪算法的鲁棒性。     

空间锥形目标的红外成像仿真

由于应用需求的驱使,红外成像仿真技术越来越受到国际社会的关注,并已成为现代国防科技的关键技术之一。针对深空背景条件下的锥形目标,可利用结点热网络法求解其表面温度分布,然后计算目标与背景的红外辐射,再将探测器接收的辐射照度转化为灰度,并加入探测器自身效应的影响,就可仿真得到锥形目标不同成像状态的图像。此方法完整地实现了空间锥形目标在红外探测器上的成像过程,同时考虑了多种因素的影响,具有很高的真实性与逼真度,可为红外成像系统的研制及目标检测识别算法提供测试场景与依据。     

海空背景下红外小目标检测算法

研究海空复杂背景下红外图像小目标检测问题,针对海空背景下远距离小目标总是出现在水天线附近的特点,通过小波多尺度分析边缘检测算法检测水天线,确定出目标潜在区域,再进行精细目标搜索,从而提出了一种由粗到精的小目标检测算法。实验结果表明,对一般噪声条件下得到的红外目标图像,该方法能准确地检测、定位小目标,单帧检测准确率达96%以上并具有单帧检测率高、实现速度快的特点。     

复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法

为了有效地分割出实际拍摄中的红外目标信号,提出了一种适用于复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法;该算法根据图像中信号的相关性,对图像的干扰信号的预处理,随后对所得的图像信号进行熵值的求取;接着根据目标与背景信号的分布特性,对所获得的目标信号与背景信号进行深入提纯处理,最终获得更为理想的红外目标信号。实验结果表明,该算法能够在不同背景下始终保持较好的红外目标分割效果,且具有耗时低、清晰度高的分割优势。     

一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法

提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。     

基于改进纹理特征的红外目标跟踪算法

针对红外图像背景复杂、杂波干扰严重、相似目标混淆导致的目标跟踪丢失问题,本文提出了一种改进的低维度纹理特征OCS-LBP(Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns,即方向中心对称的局部二值模式)。首先,利用此特征可以高效地获取目标图像中每个像素块的梯度方向和幅值信息,提高了跟踪过程的鲁棒性;其次,利用核相关滤波算法结合提取的OCS-LBP特征对目标图像区域进行模型训练;最后,根据训练好的模型检测下一帧图像中目标的具体位置。本文在10组红外视频序列上进行了测试,实验结果表明,本文算法的精确度和成功率相比于第二名算法分别获得了2.9%和9.9%的提升,同时在实验设备上算法的平均跟踪速度相比于第二名算法提升了14.15 frame/s。从实验结果可以看出本文提出的算法在红外目标跟踪上表现出较好的鲁棒性、准确性和实时性,具有一定的研究和实用价值。     

基于多向差异度的红外弱小目标检测算法

在分析红外图像中弱小目标的特征后,针对目前经典的红外弱小目标检测算法性能不足的问题,提出了一种基于多向差异度的红外弱小目标检测算法。该算法利用待检测像素点在各方向上的差异度来判决其是否为目标,无需背景预测、图像增强等处理,因此其构造简单,计算量小,易于实现,并能有效改善复杂背景环境下红外弱小目标的检测性能。通过大量的仿真实验证明了该算法的有效性和优越性。