基于判别字典学习与形态成分分解的多源图像融合

提出了一种基于形态成分分析的多源图像融合方法。为了将源图像中不同形态结构的卡通-纹理成分分离,把图像的分解问题转化为图像的分类问题,设计了卡通纹理判别字典学习模型。考虑到图像分解不仅与字典有关,还与分解的策略有关,设计了一种新的图像分解模型。在模型中,将纹理成分看成叠加在源图像卡通成分上的噪声,引入非局部均值相似性的一致性正则项,来约束稀疏编码系数的解空间。根据对应成分的编码系数l1范数值最大来选取融合图像的编码系数。实验结果表明,无论是在视觉效果还是在客观指标上,方法都具有更好的融合性能。     

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。     

基于稀疏特征的红外与可见光图像融合

针对传统的红外与可见光图像融合算法提取目标信息不突出的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换和稀疏结构特征的融合方法.首先用非下采样剪切波变换分解源图像;然后通过主成分分析提取低频子带系数中边缘和轮廓等显著特征,引导低频成分融合规则的设计,同时基于结构信息的稀疏性指导融合高频子带系数;最后经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合后的图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像背景信息的基础上,突显了红外图像的结构信息,有效提高了融合效果.     

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.     

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。     

二尺度分解和显著性提取的红外与可见光图像融合

为增强红外与可见光图像融合可视性,克服红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出一种基于二尺度分解和显著性提取的红外与可见光图像融合方法。首先,以人类视觉感知理论为基础,针对人眼对图像不同区域敏感性不同特性,在跨模态融合任务中需要对源图像进行不同层次分解,避免高频分量和低频分量混合减少光晕效应,采用二尺度分解方法对源红外与可见光图像进行分解,分别获取各自的基本层和细节层,该分解方法能够很好的表达图像并具有很好的实时性;然后,针对基本层的融合提出一种基于视觉显著图(VSM)的加权平均融合规则,VSM方法能够很好提取源图像中的显著结构和目标。采用基于VSM的加权平均融合规则对基本层融合,能够有效避免直接使用加权平均策略而导致对比度损失,使融合图像可视性更好;针对细节层的融合,采用Kirsch算子对源图像分别提取得到显著图,然后通过VGG-19网络对显著图进行特征提取获取权值图,并与细节层进行融合,得到融合的细节层;Kirsch算子能在八个方向上快速提取图像边缘,显著图中将包含更多边缘信息和更少噪声,且VGG-19网络能够提取到图像更深层特征信息,获取的权值图中将包...     

基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法

针对传统红外与弱可见光图像融合算法中存在的亮度与对比度低、细节轮廓信息缺失、可视性差等问题,提出一种基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法.该方法首先利用改进的高动态范围压缩增强方法增强可见光图像提高亮度;然后利用基于潜在低秩表示与复合滤波的分解方法分别对红外与增强后的弱可见光图像进行分解,得到相应的低频和高频层;再分别使用改进的对比度增强视觉显著图融合方法与改进的加权最小二乘优化融合方法对得到的低频和高频层进行融合;最后将得到的低频和高频融合层进行线性叠加得到最终的融合图像.与其他方法的对比实验结果表明,用该方法得到的融合图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性.     

基于快速三因子分解和组稀疏正则化的高光谱图像去噪

为了有效去除高光谱图像中噪声带来的干扰,提升图像质量,在局部低秩和全局组稀疏结合的框架内提出了一种基于快速三因子分解和组稀疏正则化的去噪模型。首先,将高光谱图像分解成若干三维重叠图块并将其逐波段列化成矩阵,在快速三因子分解的框架下将这些矩阵分解为两个正交因子矩阵和一个核心矩阵,对核心矩阵添加L2,1范数最小化约束;其次,对高光谱图像空间和光谱方向的梯度张量分别添加组稀疏正则化约束;最后,将低秩矩阵的三因子分解和全局组稀疏正则化结合,可以充分挖掘图像的局部低秩和稀疏的先验信息,并去除各种混合噪声。在三个数据集上与五种经典模型相比,该模型的各项评价指标更高,去噪图像保留了更多细节信息,去噪效果更好。     

基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

基于引导滤波和非下采样方向滤波器,提出了一种多尺度方向引导滤波图像融合方法,该方法兼具边缘保持特性和方向信息提取能力,能够有效提取源图像的有用信息。所提方法对源图像进行多尺度方向引导滤波,得到了包含低频近似部分和强边缘部分的低频分量,而后通过高斯低通滤波将其进行有效分离,分别应用基于卷积稀疏表示和区域能量自适应加权平均的融合规则;对高频细节方向分量应用显著性与引导滤波相结合的融合规则,以保持空间一致性,得到了相应的高频细节融合分量。结果表明,所提方法能更好地提取源图像的目标特征信息,保留丰富的背景信息,客观评价指标优于现有方法,融合结果具有更好的主观视觉效果。     

基于Tikhonov正则化和细节重建的红外与可见光图像融合方法

传统的红外与可见光图像融方法将图像分解为多个频域分量后分别融合再相加,存在边缘模糊、对比度低等问题,为此提出了一种基于Tikhonov正则化和细节重建的融合方法。首先,利用Tikhonov正则化将图像分解为基本层和细节层,针对基本层训练一种用于细节重建的生成对抗网络;然后提取待融合图像的基本层特征,采用主成分分析方法进行融合;最后将基本层融合结果输入到生成对抗网络中,重建出一幅高频信息丰富的融合图像。实验结果表明:所提方法很好地保留了源图像中的细节信息和高亮区域,对不同清晰度的图像具有较好的鲁棒性。     

Tetrolet框架下红外与可见光图像融合

提出一种Tetrolet框架下基于联合稀疏表示结合改进脉冲耦合神经网络规则的红外与可见光图像融合方法.对源红外与可见光图像进行不考虑旋转和反射情况下的Tetrolet系数分解;采用联合稀疏方法进行低频系数融合,通过学习字典进行低频系数的精确拟合并融合.在高频子带系数融合上,采用改进脉冲耦合神经网络设置相应的融合规则,根据神经元的点火次数来选择融合图像的高频系数;并对处理后的高低频系数值进行Tetrolet逆变换获取最终融合结果.结果表明,该方法能够有效保留待融合图像的边缘与细节特征,融合结果具有良好的视觉效果,能够增强观察者对于场景的感知和重要目标的识别能力.在互信息、梯度信息、结构相似度以及视觉敏感度指标上都优于传统变换域融合方法,尤其在结构相似度以及梯度保持度上分别领先0.033和0.025,具有有效性.     

彩色遥感图像薄云去除方法

针对彩色遥感图像中薄云带来的降质问题,提出了一种基于低秩矩阵分解的去云方法。将彩色遥感图像分成三个单通道图像,对每一个通道进行低秩矩阵分解,得到单通道薄云信息;根据薄云在三个通道中均匀分布的特点,选取合适的阈值对薄云信息进行自动判定,提取代表三个通道的薄云图像;用三个通道的图像分别减去对应通道的薄云图像,并融合三个通道的结果得到去云后的彩色遥感图像。实验结果表明,该方法不仅能够保留无云区域信息的完整性,而且对有云区域的处理在主观视觉效果和客观评价指标上都具有较好的效果。     

基于引导滤波与改进PCNN的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像融合中目标物边缘处产生虚影的问题,提出一种基于引导滤波与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦图像融合算法。该算法利用引导滤波器对源图像进行多尺度边缘保持分解,对分解得到的基本图像和细节图像采用不同的引导滤波加权融合策略进行初步融合;将初步融合图作为外部输入激励刺激改进的PCNN模型;根据融合权重图对多幅源图像进行融合,获得最终的融合图像。实验结果表明,与传统融合算法相比,本文方法较好地保留了源图像的边缘、区域边界以及纹理等细节信息,避免了目标物边缘处产生虚影,提高了融合图像的质量。     

基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值.     

基于MDLatLRR和KPCA的光场图像全聚焦融合

为了提升光场成像的空间分辨率,结合光场图像数字重聚焦与多聚焦图像融合,提出了一种基于多尺度潜在低秩分解和核主成分分析的光场图像全聚焦融合算法。首先,对光场图像进行数字重聚焦得到重聚焦图像,然后对各重聚焦图像进行多尺度分解提取出基础层和显著层,对基础层、显著层分别采用局部梯度差值加权算法和多尺度梯度域显著性提取算法计算相应的特征系数;其次,联立基础层和各显著层的特征系数矩阵,然后用核主成分分析进行降维融合得到融合特征系数矩阵,使得经融合特征系数生成的聚焦决策图能充分考虑基础层和显著层的特征信息;最后,用聚焦决策图引导重聚焦图像进行全聚焦融合。实验结果表明,该算法与传统方法相比在视觉效果和边缘信息丰富度上具有更优表现,所生成的光场全聚焦图像具有更高的分辨率和更好的视觉效果。     

基于超分辨率和组稀疏表示的多聚焦图像融合

提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表示模型对源多聚焦图像进行稀疏系数表示;最后采用最大l1范数来选择最终的表示系数向量.实验结果表明,所提方法克服了多聚焦图像融合易出现的低空间分辨率和模糊效果的缺点,具有更好的对比度和清晰度,主观视觉效果和客观指标均优于传统多聚焦图像融合方法,在三组图像融合结果的互信息指标上分别领先0.37、0.38和0.32.     

复杂环境下运动目标偏振成像检测方法研究

针对低对比度、低信噪比等复杂环境下运动目标检测失检率较高的问题,提出了基于稳定性主成分寻踪的运动目标偏振成像检测方法。首先将预处理后的连续帧偏振图像组合成一个矩阵,依据帧间图像信息相关性,建立了稳定性主成分寻踪数学模型,将该矩阵分解成低秩、稀疏,噪声三部分,其中稀疏矩阵包含了帧间目标信息;再以低秩矩阵核范数与稀疏矩阵1范数的和为目标函数,利用增广拉格朗日乘子法求得目标函数值最小时的稀疏矩阵;最后采用马尔科夫随机场滤除稀疏矩阵中的噪声。实验结果表明,该方法对复杂环境有很好的适应能力,且检测准确率优于其他算法。     

基于最小Hausdorff距离和NSST的遥感图像融合

为了最大限度地保留多光谱图像的光谱特性和全色图像的空间细节,提出基于最小Hausdorff距离和非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合方法.首先,将原多光谱图像进行主成分分析(PCA)获得其第一主分量,选择NSST对第一主分量和全色图像分别进行分解,得到相应的低频子带系数和高频子带系数.其次,对低频子带系数采用基于稀疏表示的融合策略,稀疏系数与区域空间频率相结合,根据区域空间频率选择权值,对稀疏系数进行加权;对于高频子带系数充分考虑其邻域系数相关性,提出采用最小Hausdorff距离表征相应区域相关性,根据相关性不同采用不同的融合策略.最后,对融合系数进行NSST逆变换得到融合后的第一主分量,再将新的第一主分量与其他高阶主分量进行PCA逆变换得到融合图像.选择三组QuickBird卫星图像和一组SPOT卫星图像进行测试,与传统的融合策略算法相比,本文方法获得的融合结果客观评价指标更优,且主观视觉效果更好.     

基于可见光谱图的大豆外观品质判别方法

提出一种基于可见光谱图多模态词典特征低秩稀疏表示框架的大豆外观品质判别方法,以精确确定大豆品质等级。首先,提取大豆粒子可见光谱图像的多尺度空间梯度特征和色差分量(YCbCr)颜色空间特征;将上述提取的空间梯度特征和颜色空间特征看作视觉词汇,通过Kernel K-means聚类算法获取视觉词汇的核空间局部分布聚类中心,形成视觉词典;然后,使用低秩稀疏表示法耦合上述两种特征,用于消除高维异质模态词典描述符中冗余信息的影响;最后,在高维耦合空间中根据样本之间的度量对低秩稀疏耦合表示多模态词典特征进行分类。所提方法充分利用多模态多尺度空间梯度特征和YCbCr颜色空间特征来描述大豆粒子外观品质的语义特征归属。实验结果表明:建模集和预测集总的识别精度分别达92.7%和80.1%,所提方法的识别精度优于文献中提出的基于单一模态的视觉词典特征表示方法。     

基于非抽样剪切波的加权区域图像融合

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 。