可见光与红外图像区域级反馈融合算法

目的 可见光图像具有丰富的纹理信息,红外图像具有较强的目标指示信息,进行融合时只有合理地设计融合规则才能充分利用两者的互补信息,为此,提出一种基于效果评估的可见光与红外图像区域级反馈融合算法.方法 首先对待融合图像进行非下采样轮廓波变换(NSCT),将其分解为低频和高频部分.同时采用分形特征对红外图像进行人造目标增强,通过阈值分割得到目标区域与背景区域.在设计低频融合规则时,选取目标区域与背景区域的加权融合系数作为参数,根据图像融合效果评估的量化指标,运用遗传算法进行参数的优化求解.对高频部分采用基于区域的加权平均融合规则.最后,利用优化后的融合系数进行NSCT逆变换得到融合图像.结果 采用3组图像,结合主观评价和客观评价指标对4种融合算法的结果进行了比较分析,实验结果表明,本文算法融合后图像更自然,目标更显著,客观评价结果总体上最优.结论 本文算法有效结合了红外图像的目标信息与可见光图像的背景信息,融合图像具有更强的对比度,有利于进行战场态势显示和目标识别任务.     

基于模型互更新的多模图像融合跟踪算法

针对复杂环境下引起的目标失跟问题,提出了一种基于模型互更新的可见光与红外图像融合跟踪算法。基于把视觉跟踪问题视为"中心-周围"分类的思想,首先从可见光与红外图像中分别提取目标及周围像素点的特征,然后采用Boosting算法训练得到跟踪模型。基于分类结果计算像素点的置信度,采用决策级融合方法得到似然图像,通过均值漂移算法估计目标位置。最后在Co-Training框架下结合目标跟踪结果进行模型的互更新。实验结果表明,该算法提高了跟踪的鲁棒性,有效利用了多模图像的信息。