一种基于NSST变换的红外偏振图像融合算法研究

红外成像技术可以全天候进行工作,受一些恶劣天 气因素的干扰较少,因为其依靠目标的温度差和热辐射率来成像,缺点也很明显,成像结果 细节模糊,目标与背景的对比度低,边缘平滑,视觉效果一般。而偏振图像由于其只保留某 些特定方向入射光的特殊成像机制,从而可以获取目标与背景粗糙度、含水量、物质理化以 及纹理特征等多维细节信息,但也正因为滤除了部分方向的光线,导致偏振图像整体亮度偏 低。针对单偏振参量信息弱、对比度小而且红外强度图像细节模糊的问题,提出一种基于非 下采样剪切波变换(NSST)的红外偏振图像融合算法,可以有效提高复杂背景中目标的辨识 度。首先将偏振度图像与偏振角图像采用改进的区域方差方法进行融合得到初始图像。然后 对初始图像与红外强度图像进行NSST分解处理,低频分量采用区域关联度与区域方差相结合 的融合规则,高频分量的融合采用区域关联度与区域特性能量相结合的规则。实验结果表明 ,本算法主观视觉效果良好,客观评价指标也优于其他算法。     

一种改进的SAR与可见光图像融合算法

针对现有SAR与可见光遥感影像融合算法的计算复杂度较高,细节信息保留较差等问题,提出了一种NSST-IHS结合自适应PCNN改进的融合算法。该方法先利用IHS 变换提取可见光图像的亮度分量I,并将得到的亮度分量I与SAR图像分别进行NSST变换;然后,针对低频子带分量采用方向信息即空间频率和平均梯度自适应调整PCNN的外部刺激与链接强度;高频子带分量上运用改进的拉普拉斯能量和(SML)的融合规则;最后,运用逆 NSST变换和逆IHS变换得到最终融合图像。实验表明,本文算法所得融合图像比传统算法在视觉效果方面提升明显,光谱信息及线性结构特征得到更多保留、各类评价指标上比传统算法要更好。     

基于区域方向的NSCT与PCNN图像融合算法

针对NSCT移不变形、多尺度性和多方向性等特点,结合脉冲耦合神经网络,量融合规则,高频系数则采用PCNN融合规则。最终对融合后的系数经NSCT 逆变换得到了融合图像。实验结果表明,该方法更好地保留了原图像中的有用信息,并提高了融合图像质量。     

Contourlet变换耦合特征投票的遥感图像融合算法

为了解决图像系数融合问题,设计了基于非下采样Contourlet变换与特征投票机制的遥感图像融合算法。采用色相饱和度(HSV)变换从多光谱图像中提取其亮度成分。随后,对该亮度成分与全色图像进行非下采样Contourlet变换,以计算相应的高频、低频系数。再建立特征投票机制,完成低频系数的融合。通过构造高频系数融合规则,获取融合高频系数。最后,对融合系数进行处理,生成融合图像。实验结果显示,所设计算法具有更好的光谱特性以及清晰度。     

基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合

针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。     

基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法

为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络（Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network, ICSAPCNN）分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。     

基于NSST与IFCNN的红外可见光图像融合算法

针对在图像融合中存在边缘细节保留不够理想的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与卷积神经网络图像融合框架(IFCNN)的红外可见光图像融合算法.首先将红外和可见光图像进行NSST分解.然后为了使低频子带图像更好地突出轮廓信息,使用相似性匹配的融合规则对图像进行融合;对高频子带图像使用IFCNN提取特征层,特...     

基于人眼视觉特性的遥感图像融合算法

首先提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT,Nonsubsampled Contourlet Transform)的人眼视觉相对对比度灵敏度函数(RCSF,relative contrast sensitivity function)和绝对对比度灵敏度函数(ACSF,absolute contrast sensitivity function)。然后提出了基于人眼视觉对比度灵敏度函数(CSF,contrast sensitivityfunction)的遥感图像融合算法(IFA-CSF,image fusion algorithmof human visual contrast sensitivity function)。IFA-CSF采用NSCT作为多尺度变换工具,对单方向高频子带采用ACSF融合,对多方向高频子带采用RCSF融合,并对8方向高频子带采用先方向分组再融合的方法。实验结果表明,IFA-CSF优于基于传统CSF和基于局部能量的图像融合算法。     

基于NSST和高斯混合模型的医学图像融合算法

提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled shearlet transform, NSST）和高斯混合模型的医学彩色图像融合算法。首先将彩色图像转换到HSI颜色空间,提取其色度分量图像、饱和度分量图像和强度分量图像;然后对强度分量图像和MRI图像进行NSST变换,其中低频系数采用基于区域系数改进拉普拉斯能量和（Sum-modified-Laplacian,SML）加权的融合规则,高频系数采用高斯混合模型估计参数取大的融合规则;对融合后的系数进行NSST逆变换重构融合后的强度分量图像;最后将融合后的强度分量图像与色度分量图像、饱和度分量图像混合得到融合后的HSI图像,再将HSI图像转换到RGB颜色空间得到融合后的彩色图像。仿真实验表明,该算法在视觉效果和客观评价指标上具有更好的融合效果。     

基于NSST和自适应PCNN的图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,本文提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和自适应的脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的红外与可见光图像融合的新算法。对经过NSST变换后的低频子带系数采用带高斯权重分布矩阵的局域方差和方差匹配度相结合的融合规则,对高频子带系数采用一种改进的空间频率作为PCNN输入,且采用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN的链接强度,利用PCNN全局耦合性和脉冲同步性选择高频子带系数,最后经NSST逆变换后得到融合结果。实验结果表明,本文提出的算法与传统的图像融合算法相比不仅在主观视觉上取得较好的效果,而且在客观标准上也有了一定的提高。     

基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法北大核心CSCD

遥感图像的检测在监察自然环境、军事、国土安全等方面具有极其广阔的应用前景,而遥感图像具有背景复杂、目标面积小、特征提取困难等缺点,进行检测时容易产生小目标漏检问题。本文提出一种基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法。所提算法采用改进的Resnet50作为主干网络,将Resnet50第一个卷积替换成动态卷积,并将其ConvBlock模块中的卷积替换成金字塔卷积,提高特征提取能力。同时,为了避免遗漏底层信息,在动态卷积层后加入所提有效空间通道注意力机制模块。最后,选取基于上下文信息的不同尺度特征进行融合,提高了模型对目标物体的定位能力。实验结果表明,本文算法在保证速度的同时提高了对遥感图像的检测精度,在遥感图像公开数据集RSOD和NWPUVHR-10上平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到91.88%和90.23%,检测速度达到33 FPS。     

基于曲波变换的遥感图像融合研究

以SAR与可见光图像、多光谱与全色图像为研究对象,提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合方法.首先将图像进行曲波变换,然后在不同的频率域利用融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像.采用均方误差、偏差指数等指标对融合效果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较.实验结果表明,该方法在保留原始图像重要信息、抑制噪声能力方面均优于小波变换方法.     

基于Shearlet变换与区域分割的遥感图像融合

结合区域分割理论,提出了一种基于Shearlet变换 的遥感图像融合算法。首先通过色度H-亮度I-饱和度S(HI S) 变换对多光谱图像进行分解,将I分量与全色图像进行Shearlet变换,得到低 频、高频信息图;然后对 低频信息图进行基于灰度的区域分割,两图像的低频部分使用改进的加权融合算法改善融 合图像轮廓模 糊问题,以区域匹配度作为融合规则,高频分量采用区域清晰比作为融合规则,得到更多 的细节信息; 最后通过HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法 所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时,提高了空间细节信息。     

基于傅里叶变换的遥感图像配准算法

提出了一种基于傅里叶的遥感图像自动配准方法,图像间的变化包括平移、旋转及比例变化。该方法是傅里叶相位相关技术的扩展,其主要优点是在不需要寻找控制点和传感器参数的情况下进行图像自动配准。通过对数一极坐标变换、利用傅里叶变换的比例特性和旋转特性搜索图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术(能量谱)确定图像间的平移关系,实验结果表明了此方法的可行性和有效性。     

基于多元EMD方法的遥感图像融合

在原有的EMD算法基础上,利用多元EMD算法对遥感图像进行融合,该算法将图像看做多元变量,并将其投影到相应的方向向量上,从而获得相应的固有模式函数及残余分量。通过遥感全色图像与多光谱图像的融合证明该算法在既保持了光谱信息的同时,又增强了其空间细节。     

基于超像素融合的遥感影像变化检测方法

以基于像素变化检测方法为基础,提出一种基于超像素融合的遥感影像变化检测方法.该方法主要包括以下步骤:首先对原始遥感影像进行两次超像素分割,生成像素级、超像素级和超像素级三个不同尺度的分割图,然后分别对每个分割图进行变化矢量分析,得到三个尺度的差分影像.分别对多个差分影像进行模糊C均值聚类,得到三个尺度变化与不变的隶属度...     

基于PCA 变换与小波变换的遥感图像融合方法

针对传统的PCA变换遥感图像融合技术会丢失部分多光谱遥感图像的光谱信息变量,从而造成光谱图像信息域的失真问题提出了基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法。该方法首先提出多光谱遥感图像信息域的各波段相关矩阵的特征值变量和特征向量域,对多光谱图像进行主分量的变换,继而求得各主分量变量;然后将非灰度图像与多光谱图像信息域的首个主分量做直方图信息变量的匹配,利用小波变换融合方法来实现多光谱图像信息变量的首个主分量与非灰度图像的融合,其多光谱图像的首个主分量被融合结果来替代; 最后对多光谱图像信息变量的3个主分量变量作逆主分量变换得到所需的最终融合图像信息域。仿真实验表明,该方法使最终融合的图像在多光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能均得到提高。