共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
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%。 相似文献
3.
4.
结合目标偏振信息和大气偏振信息的差异, 提出了一种利用目标和大气偏振信息的雾天图像重构方法。首先, 从光强图像中分离大气光图像和目标光图像, 分别解析大气光偏振信息和目标光偏振信息, 构建偏振去雾模型。然后, 采用融合图像梯度信息的高斯滤波方法估算大气光强和目标光强, 并分别计算大气光偏振度和目标光偏振度。采用3σ法则阈值分割方法, 在大气光图像空间内估算无穷远处大气光强。最后, 重构出目标图像。在不同天气环境下开展外场实验, 结果表明, 该方法在雾霾、雨、雪天气下能够较好地恢复出目标信息, 重构后图像的信息熵提升约40%, 灰度标准差提升了约90%, 平均梯度和边缘强度提高了3倍。 相似文献
5.
以提升遥感图像和多聚焦图像的融合精度为目的,结合非下采样剪切波变换(NSST)可以捕捉图像的细节特征,提出了一种NSST和加权区域特性的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带和高频子带,低频子带系数采用改进梯度投影的非负矩阵分解(NMF),高频子带系数采用加权区域能量和区域方差相结合的融合策略,然后应用非下采样剪切波的逆变换得到融合的图像。实验结果表明:该方法从主观视觉方面很好地保留了多幅图像的有用信息,给出该方法与其他融合算法在客观评价指标应用信息熵EN、互信息MI和加权边缘信息量QAB/F的比较结果 。 相似文献
6.
7.
基于形态学4子带分解金字塔的图像融合 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于数学形态学滤波的多分辨力图像融合。这种融合方法使用了形态学开闭运算构造了低通与高通滤波器,将原始图像分解为4子带图像金字塔和4子带方向衬比度图像金字塔。然后利用方向衬比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔,最后应用子带图像重构得到融合图像。融合实验表明,该方法优于传统的形态学金字塔图像融合,衬比度金字塔图像融合和小波分解图像融合。 相似文献
8.
基于平移不变剪切波变换域图像融合算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的“加权平均”和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好. 相似文献
9.
非下采样变换的红外与可见光图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
基于非下采样Contourlet变换(NSCT),提出了一种红外和可见光图像融合算法。针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于图像物理特征的系数加权选择方式与基于区域能量匹配的系数选择方式,即低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。实验结果表明:非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度,且经非下采样变换后能量更加集中,可提供更多的图像信息。相对于基于像素的图像融合算法,本文的图像融合算法具有更高的融合性能,是一种更适合图像融合的多尺度几何分析(MGA)工具。 相似文献
10.
非下采样变换的红外与可见光图像融合 总被引:2,自引:0,他引:2
基于非下采样Contourlet变换(NSCT),提出了一种红外和可见光图像融合算法。针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于图像物理特征的系数加权选择方式与基于区域能量匹配的系数选择方式,即低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。实验结果表明:非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度,且经非下采样变换后能量更加集中,可提供更多的图像信息。相对于基于像素的图像融合算法,本文的图像融合算法具有更高的融合性能,是一种更适合图像融合的多尺度几何分析(MGA)工具。 相似文献
11.
12.
偏振成像探测能反映出传统光学成像所无法反映的物体的信息,为了克服计算偏振参量图像丢失细节信息的不足,在已有偏振图像融合方法的基础上,提出一种基于综合图像特征的融合方法。相较于已有算法突出图像的某一方面特征,该算法提取图像的灰度特征、纹理特征和形状特征,据此确定融合权值,对图像进行融合,能够较好地反映目标的细节信息,融合后的图像相较于普通光强图像,方差、信息熵分别提高了12.6%、17.5%,平均梯度从0.59提高到1.83。针对该方法用到的特征维数较高的问题,提供了一种简化算法,耗时从3054降至1337。 相似文献
13.
针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的"加权平均"和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好. 相似文献
14.
改进投影梯度NMF的NSST域多光谱与全色图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效结合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,进一步改善融合后多光谱图像的质量,提出了基于改进投影梯度非负矩阵分解(NMF)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域多光谱和全色图像融合方法。对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度(IHS)变换,将其亮度分量与全色图像进行直方图匹配,增强全色图像的对比度;分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像进行NSST变换,对二者的低频系数利用改进投影梯度NMF进行融合,进一步提高融合后图像的空间信息;对于高频子带系数,采用基于改进PCNN的方法进行融合,增强图像的细节信息;经非下采样Shearlet逆变换得到融合后的亮度分量,进行IHS逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,所提出的方法在保留多光谱图像光谱信息的同时,增强了融合图像的空间细节表现能力,优于现有的基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和NMF、基于NSCT和PCNN等几种融合方法。 相似文献
15.
16.
针对目前合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合结果目标信息缺失、对比度不高的缺点,提出了一种基于纹理分割和top-hat变换的图像增强融合算法。将SAR图像灰度共生矩阵的熵纹理特征图进行阈值分割,提取SAR图像的感兴趣区域(ROI);并对SAR和可见光图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,低频系数采用基于区域的融合规则,在感兴趣区域内选择SAR的低频系数。对低频系数进行top-hat变换得到显著化的图像亮、暗细节特征,并加入到低频系数上形成低频合成系数;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;对融合系数进行NSCT逆变换得到最终的融合图像。实验证明了本算法的有效性。 相似文献
17.
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%。 相似文献
18.
19.
《光学学报》2017,(10)
针对传统融合方法融合后目标轮廓模糊和细节不突出的问题,本文提出了一种在shearlet框架下基于邻域结构特征的红外与可见光图像融合方法。首先,通过shearlet变换对源图像进行分解得到与源图像同尺寸的高频和低频子带系数;其次,为防止融合后图像边缘模糊,在低频子带系数上采用几何距离与能量距离加权的融合规则,同时对高频子带系数采用灰度差异与梯度距离加权的融合规则来更好地保留源图像的细节信息;最后经过shearlet逆变换得到融合后图像。通过实验对比发现,在视觉效果方面,本文方法能有效地提取红外目标信息和保持可见光图像信息。实验结果表明,本文方法在保留图像轮廓信息的基础上,凸显了目标信息,有效提高了融合效果。 相似文献
20.
针对低对比度环境下拍摄目标图像所产生的低识别率问题,提出了一种基于小波提升算法的偏振信息融合方法,该方法采用偏振技术进行目标探测,应用小波提升算法所具有的计算量少、处理速度快等优点将偏振度和偏振角等信息分解为高频和低频部分,分别对高、低频系数采用不同规则进行融合,使得融合后目标边缘轮廓完全从低对比度环境中凸显出来,且细节信息完整、清晰,易于人眼对目标的识别。通过对大量低对比度场景下的目标进行识别及对融合结果进行评价,实验表明,该方法能有效地提高低对比度环境下目标的识别效率,验证了算法的可行性。 相似文献