基于支持度变换和top-hat分解的双色中波红外图像融合

为了解决用多尺度top-hat分解法融合双色中波红外图像时经常存在对比度提升有限、边缘区域失真较重的问题,提出了基于支持度变换和top-hat分解相结合的融合方法。先用支持度变换法将双色中波图像分解为低频图像和支持度图像序列;再从最后一层低频图像中用多尺度top-hat分解法提取各自的亮信息和暗信息;用灰度值取大法分别融合亮信息和暗信息;通过灰度值归一化和高斯滤波分别增强亮、暗信息融合图像;然后融合两低频图像和亮、暗信息增强图像;将融合图像作为新的低频图像和用灰度值取大法融合得到的支持度融合图像序列进行支持度逆变换,得到最终融合图像。该方法的实验结果同采用单一的支持度变换法融合和多尺度top-hat分解法融合相比,融合图像的对比度提升了11.69%,失真度降低了63.42%,局部粗糙度提高了38.12%。说明提出的从低频图像提取亮暗信息,并经过分别融合、增强,再与低频图像进行融合,能有效破解红外融合图像对比度提升和边缘区域失真度降低之间的矛盾,为提高图像融合质量提供了新方法。     

一种红外偏振图像的二次融合方法

根据红外偏振特性图像的冗余性与互补性,提出了一种基于梯度特征和支持度变换的二次融合方法。利用提出的方法先对红外偏振度与偏振角图像进行梯度特征融合,然后利用支持度变换对梯度特征融合图像和合成强度图像进行二次融合,得到了边缘突出、轮廓清晰、对比度高的的融合图像。实验结果表明:融合图像与偏振角图像、偏振度图像、合成强度图像相比局部方差分别提高23.02%、176.9%、148.2%;对比度分别提高67.84%、196.5%、49.39%;平均梯度分别提高46.09%、164.1%、214.5%。     

基于区域分割和Counterlet变换的图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourlet分解,分解后的高频部分采用绝对值取大算子进行融合,低频部分则采用基于区域的融合规则和算子进行融合;最后进行重构得到融合图像。对红外与可见光图像进行了融合实验,并与基于像素的àtrous小波变换和Contourlet变换的融合效果进行了比较。结果表明,采用本文算法的融合图像既保留了可见光图像的光谱信息,又继承了红外图像的目标信息,其熵值高于基于像素的融合方法约10%,交叉熵仅为基于像素的融合方法的1%左右。     

基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合

将多尺度变换和“高频取大、低频加权平均”融合规则相结合是融合双波段图像的有效方法。但用该类方法融合多波段图像时,序贯式加权常常会导致原图像间固有的差异信息在融合图像中被弱化,从而影响后续的目标识别和场景理解。该问题在融合具有纹理特征的多波段图像时更为突出。为此,提出了一个基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合新方法。首先,利用一种多尺度变换方法把多波段原图像分别分解为高频和低频成分,并对多波段图像中标准差最大的一幅原图像的低频成分利用另一种多尺度方法进行分块,再以该分块图像的大小和位置为标准对其余波段的原图像进行分块。然后,基于可能性理论的相关融合规则逐一融合对应的多波段块图像,再把块融合图像进行拼接,以拼接结果作为低频融合图像。最后,将该低频融合图像和利用取大规则融合得到的高频成分一起通过多尺度逆变换获得最终的融合图像。这种方法不仅将像素级和特征级融合方法综合在一起, 而且将空间域和变换域技术综合在一起, 并通过对大小块采用不同融合规则解决了目标边缘的锯齿效应问题。实验表明该方法效果显著。     

A fusion algorithm for infrared and visible images based on RDU-PCNN and ICA-bases in NSST domain

The aim of infrared and visible image fusion is to enhance the feature in infrared image and preserve abundant detail information in visible image. Based on the fact that the human sense system accepts external stimulation only when the stimulus intensity is greater than a certain value and the reaction of neuronal cells have obvious regional characters, an image fusion algorithm based on region dual-channel unit-linking pulse coupled neural networks (RDU-PCNN) and independent component analysis (ICA) bases in non-subsampled shearlet transform (NSST) domain for infrared and visible images is proposed. RDU-PCNN we constructed has obvious regional characters and much lower computational costs. We trained ICA-bases using a number of images that the content and statistical properties are similar with the fusion images but applied it as low-frequency ICA-bases, which can reduce calculation complexity. Experimental results demonstrate that the proposed method can significantly improved the fusion quality and need less computational costs.     

An adaptive fusion approach for infrared and visible images based on NSCT and compressed sensing

A novel nonsubsampled contourlet transform (NSCT) based image fusion approach, implementing an adaptive-Gaussian (AG) fuzzy membership method, compressed sensing (CS) technique, total variation (TV) based gradient descent reconstruction algorithm, is proposed for the fusion computation of infrared and visible images.Compared with wavelet, contourlet, or any other multi-resolution analysis method, NSCT has many evident advantages, such as multi-scale, multi-direction, and translation invariance. As is known, a fuzzy set is characterized by its membership function (MF), while the commonly known Gaussian fuzzy membership degree can be introduced to establish an adaptive control of the fusion processing. The compressed sensing technique can sparsely sample the image information in a certain sampling rate, and the sparse signal can be recovered by solving a convex problem employing gradient descent based iterative algorithm(s).In the proposed fusion process, the pre-enhanced infrared image and the visible image are decomposed into low-frequency subbands and high-frequency subbands, respectively, via the NSCT method as a first step. The low-frequency coefficients are fused using the adaptive regional average energy rule; the highest-frequency coefficients are fused using the maximum absolute selection rule; the other high-frequency coefficients are sparsely sampled, fused using the adaptive-Gaussian regional standard deviation rule, and then recovered by employing the total variation based gradient descent recovery algorithm.Experimental results and human visual perception illustrate the effectiveness and advantages of the proposed fusion approach. The efficiency and robustness are also analyzed and discussed through different evaluation methods, such as the standard deviation, Shannon entropy, root-mean-square error, mutual information and edge-based similarity index.     

卷积稀疏表示图像融合与超分辨率联合实现

为避免图像融合与超分辨率分步实现的不足,提出了基于卷积稀疏表示的融合与超分辨率重建联合实现方法。假设低分辨率与高分辨率图像之间具有相同的稀疏特征图,设计了一种高、低分辨率滤波器联合学习框架,实现对图像高低频成分的分离,并根据不同成分的形态特性设计了不同的融合规则:对于高频成分,根据稀疏特征图亮度信息和像素活跃性水平,设计了一种像素显著性度量方案来指导高频特征图的融合;对于低频成分,根据脉冲耦合神经网络能捕获邻域相似像素点火的特性,设计了低频成分融合方法。所提方法不需要将图像分割成重叠的块,避免块向量化的缺陷。实验结果表明,能有效提高图像融合的质量。     

Multifocus image fusion scheme using focused region detection and multiresolution

To solve the fusion problem of the multifocus images of the same scene, a novel algorithm based on focused region detection and multiresolution is proposed. In order to integrate the advantages of spatial domain-based fusion methods and transformed domain-based fusion methods, we use a technique of focused region detection and a new fusion method of multiscale transform (MST) to guide pixel combination. Firstly, the initial fused image is acquired with a novel multiresolution image fusion method. The pixels of the original images, which are similar to the corresponding initial fused image pixels, are considered to be located in the sharply focused regions. By this method, the initial focused regions can be determined, and the techniques of morphological opening and closing are employed for post-processing. Then the pixels within the focused regions in each source image are selected as the pixels of the fused image; meanwhile, the initial fused image pixels which are located at the focused border regions are retained as the pixels of the final fused image. The fused image is then obtained. The experimental results show that the proposed fusion approach is effective and performs better in fusing multi-focus images than some current methods.     

基于DTCWT和稀疏表示的红外偏振与光强图像融合

针对红外偏振与光强图像彼此包含共同信息和特有信息的特点,提出了一种基于双树复小波变换和稀疏表示的图像融合方法.首先,利用双树复小波变换获取源图像的高频和低频成分,并用绝对值最大值法获得融合的高频成分;然后,用低频成分组成联合矩阵,并使用K-奇异值分解法训练该矩阵的冗余字典,根据该字典求出各个低频成分的稀疏系数,通过稀疏系数中非零值的位置信息判断共有信息和特有信息,并分别使用相应的规则进行融合;最后,将融合的高低频系数经过双树复小波反变换得到融合图像.实验结果表明,本文提出的融合算法不仅能较好地凸显源图像的共有信息,而且能很好地保留它们的特有信息,同时,融合图像具有较高的对比度和细节信息.     

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换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区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.     

基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像融合方法

为克服当前偏振图像融合方法存在的不足,提出了一种基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像近自然彩色融合方法.该方法首先将偏振参量图像映射到HSI颜色空间,再得到初步的融合图像后将它变换到YIQ颜色空间,并采用颜色迁移技术对其进行颜色修正.通过将修正后的图像变换到HSI颜色空间,并利用对线偏振度图像进行模糊C-均值聚类分割的结果...     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

一种基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。     

结合深度学习的非下采样剪切波遥感图像融合

遥感图像融合是指将不同传感器得到的具有不同观测特性的图像信息有选择、有策略地结合起来,以得到具有更优观测特性的新图像的方法。提出一种深度学习结合非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合算法,利用改进的超分辨率重建网络对多光谱图像(MS)进行空间分辨率增强,全色图像(PAN)参考重建后的多光谱图像的每个分量进行直方图匹配。将对应通道的图像进行NSST变换,分别得到低频子带和若干高频子带。低频子带通过使用基于梯度域的自适应加权平均规则来获得低频融合系数,高频子带采用局部空间频率最大值规则来获得高频融合系数,最后经逆NSST变换重构获得融合图像。对不同数据集中的City和Inland多光谱图像采用双三次插值方法进行上采样,作者提出算法的通用图像质量指数(UIQI)分别为0.988 6和0.932 1,光谱角映射(SAM)分别为1.872 1和2.143 2。实验结果表明,图像结构更加清晰,保存的光谱信息更加完整,融合图像质量优于对比算法,融合图像更利于人类视觉观察。     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

基于图像块能量梯度的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像,提出一种基于图像分块的融合方法。将源图像分为大小相同数量相等的子块,采用能量梯度算子作为对焦评价函数,计算各个图像子块能量梯度匹配度,设置匹配度阈值分离出源图像中的清晰区域。源图像中的清晰区域直接作为融合图像相应的区域,其它区域的处理中,构造与相应子块能量梯度大小相关的图像序列,以及像素点到各个子块中心距离相关的融合函数,然后用融合函数对图像序列融合。实验结果表明该方法有效性和合理性。     

彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。     

潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合

为提高融合图像的可视性,解决传统红外与可见光图像融合算法中存在的边缘特征缺失、细节模糊的问题,提出了一种潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用潜在低秩表示对源图像进行分解,得到源图像的低秩分量和显著分量。其次,利用卷积神经网络根据源图像的特征信息,得到权值图。再次,通过引导滤波算法对权值图进行边缘锐化,然后再将优化后的权值图分别与源图像的低秩分量和显著分量融合,得到融合图像的低秩分量和显著分量。最后,将融合图像的低秩分量和显著分量叠加,得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法在主观评价和客观指标上均优于传统的红外与可见光图像融合算法。     

A united optimum images fusion based on analysis of color distortion

In remote sensing community, IHS (intensity, hue, and saturation) transform is one of the most commonly used fusion algorithm. A study on IHS fusion indicates that the color distortion cannot be avoided.Meanwhile, wavelet decomposition has a property of frequency division in transform domain. And the statistical property of wavelet coefficient reflects those significant features. So, a united optimal fusion method, which using the statistical property of wavelet decomposition and IHS transform on pixel and feature levels, is proposed. That is, the high frequency of intensity component I is fused on feature level with multi-resolution wavelet in IHS space, and the low frequency of intensity component I is fused on pixel level with optimal weight coefficients. Spectral information and spatial resolution are two performance indexes of optimal weight coefficients. Experiment results show that it is a practical and effective method.     

具有紧支撑正交非张量积小波的图像融合

提出了基于一种新的小波——具有紧支撑、正交性、伸缩矩阵为[^2 0 ^0 2]的非张量积小波的图像融合方法。首先根据非张量积小波理论,利用Daubechies构造的单变量滤波器构造出基于四通道的不可分的小波滤波器组,用此滤波器组对参加融合的图像进行分解,然后对低频部分采用取均值、高频部分采用系数绝对值取大的融合算法对分解子图进行融合,最后重构。并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法进行了客观评价。对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、遥感图像、多聚焦图像和其它多类图像的融合实验结果证明本方法有较好的融合效果,其融合性能与采用同样融合算法的张量积db2小波的融合方法的融合性能相当。