基于Tetrolet变换的彩色水下图像清晰化算法

为了对水下图像传感器获取的彩色图像进行清晰化处理,提出一种lαβ色彩空间的图像清晰化算法。将捕获到的彩色水下图像进行暗原色初步复原后,映射RGB空间至lαβ三通道进行清晰化处理。采用Tetrolet变换方法处理亮度通道l,对包含大部分的轮廓、边缘等线性细节的高频分量采用Bilateral滤波器处理,对包含大部分能量的低频分量进行非局部均匀滤波处理,然后将处理后的高、低频分量进行反向Tetrolet变换得到复原的亮度通道图;对α、β通道的色彩偏差进行空间均值颜色校正,得到复原的α、β通道图。将处理后的非彩色通道图和彩色通道图反向变换至RGB通道,更新透射率,得到清晰化的彩色水下图像。实验结果表明,该算法对彩色水下图像的复原效果较好,在图像色彩的提升和边缘细节的描述方面效果显著。     

基于变换域PCNN的近红外与彩色可见光融合

针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光图像转换到HSI（hue saturation intensity)空间,HSI色彩空间包含亮度、色度和饱和度三个分量,并且这三个分量互不相关,因此利用这个特点可对三个分量分别进行处理。将其亮度分量与近红外图像分别进行多尺度变换,变换方法选择Tetrolet变换。变换后分别得到低频和高频分量,针对图像低频分量,提出一种期望最大的低频分量融合规则;针对图像高频分量,采用高斯差分算子调节PCNN模型的阈值,提出一种自适应的PCNN模型作为融合规则。处理后的高低频分量经过Tetrolet逆变换得到的融合图像作为新的亮度图像。然后将新的亮度图像和原始的色度和饱和度分量反向映射到RGB空间,得到融合后的彩色图像。为了解决融合带来的图像平滑化和原始图像光照不均的问题,引入颜色与锐度校正机制(colour and sharpness correction, CSC)来提高融合图像的质量。为了验证方法的有效性,选取了5组分辨率为1 024×680近红外与彩色可见光图像进行试验,并与当前高效的四种融合方法以及未进行颜色校正的本方法进行了对比。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法在有无CSC颜色的情况下均能保留最多的细节和纹理,可见度均大大提高,同时本方法的结果在光照条件较弱的情况下具有更多的细节和纹理,均具有更好的对比度和良好的色彩再现性。在信息保留度、颜色恢复、图像对比度和结构相似性等客观指标上均具有较大优势。     

基于亮度对比度传递的红外与可见光图像融合方法研究

基于亮度一对比度传递技术提出了一种红外和彩色可见光图像的融合方法,该算法通过对红外图像和可见光图像在HIS空间进行二次融合,保留了可见光图像的颜色特性,并获得一幅具有良好亮度和对比度效果的融合图像。实验结果表明该方法融合噪声小、细节缺失少、融合速度快。     

结合Lab空间和单尺度Retinex的自适应图像去雾算法

针对暗通道先验算法在大片天空区域透射率估计过小及景深突变处出现Halo效应的问题,提出一种结合Lab空间和单尺度Retinex的图像去雾算法。将RGB图像转换至Lab空间提取出亮度分量,利用Canny算子对亮度分量提取边缘信息,丰富恢复图像细节;利用单尺度Retinex对非边缘区域进行高斯自适应滤波估计出优化后的亮度分量,获得“伪”去雾图像,得到粗略的透射率;利用交叉双边滤波优化透射率消除Halo效应;最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该方法恢复出的图像细节明显,整体平滑,且对含大片天空区域的图像也有较好的恢复效果。     

融合暗通道先验和MSRCR的分块调节图像增强算法

针对雾霾天气图像中雾霾浓度分布不均以及色彩失衡等问题,提出一种将暗通道先验算法与带色彩恢复因子的多尺度Retinex算法相结合的分块调节图像增强算法.对大气散射模型以Retinex图像模型中的尺度进行线性映射,得到一个同时具有大气散射模型中的透射率和大气光照值以及Retinex图像模型中入射图像的多参数新模型.根据模型获取去除大气散射图的新原图,并利用不同尺度的引导滤波计算获得整幅图像的入射图像,再结合大气散射光图以及色彩恢复因子得到最终的高频细节图.针对图像中雾霾浓度分布不均的情况将整图划分为多个区域小块,用融合后的算法计算每个区域小块的动态截断值,根据不同的动态截断值可以对整幅图像的高频细节进行动态调整,从而得到多幅局部最优图像,将得到的图像进行像素级等权融合,最后可得到保证各局部细节的最优图像.将本文算法与现有算法在主观视觉和客观评价两方面进行了实验对比,结果表明,该方法可以有效解决图像雾气不均匀以及色彩失衡等问题,明显提高了去雾后图片的质量.     

真彩色传递双波段图像融合

针对基于颜色传递的双波段（中波红外、可见光）图像融合时,由于参考图像选择不当,造成的彩色融合图像对比度差、图像边缘细节下降等问题,提出了基于拉普拉斯金字塔分解及对比度可调的色彩传递图像融合算法。对待融合的两幅图像进行拉普拉斯金字塔三级分解,每一级按照不同的融合规则进行融合,以重构后的灰度融合图像作为融合结构的亮度分量Y,将可见光与红外图像的差值图像作为U分量,以红外图像为V分量。在颜色传递公式中,加入可调的比例系数,通过适当调节比例系数可调节融合图像的对比度。实验结果表明,获得的融合图像较好地保留了可见光图像的细节,既突出了红外目标同时又具有参考图像的颜色特征。图像评价结果表明,融合图像的均值、方差、熵等评价指标均得到较大提高。     

基于融合与高斯加权暗通道的单幅图像去雾算法

针对图像去雾算法在景深突变处出现光晕现象和远景区域去雾不足的问题,提出了一种基于融合与高斯加权暗通道的单幅图像去雾算法.利用图像形态学梯度的特点,将形态学梯度图像与暗通道图像线性融合获取融合暗通道,构造自适应的高斯权重参数对融合的暗通道图像逐像素处理获取粗透射率,在使用L1正则化优化透射率,通过大气散射模型与修复的大气光值恢复无雾图像.仿真实验表明,本文算法可以较好地恢复出图像的细节并抑制光晕现象,与几种典型的图像去雾算法客观对比,证实了本文算法的可行性.     

基于亮通道和暗通道结合的图像去雾

低照度环境下图片质量会下降。同时,悬浮在空气中的烟雾、粉尘等物质形成的雾、霾,会导致图像的细节模糊不清,对户外拍照和计算机视觉应用造成了极大的影响。因此,对退化图像进行去雾处理,提高图像质量,在图像处理和计算机视觉领域具有非常重要的应用价值。提出一种基于亮通道和暗通道结合的雾霾天气图像去雾算法。基于退化图像的物理模型,提出一种空气光散射模型,通过亮通道和暗通道的结合来估计大气光值和透射率。该算法可以解决有雾图像恢复时天空区域的颜色失真问题,恢复图像的细节和颜色,提高图像的视觉效果。仿真结果表明,本文算法优于多尺度Retinex图像去雾算法。     

融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法

针对低照度图像对比度低、细节模糊等问题,提出了融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法.通过遗传算法寻找输入图像亮度通道的最优分割阈值,根据得到的阈值,将亮度通道划分为多个不同曝光级的子图.通过多阈值分块增强算法对所有子图进行评估,根据评估结果调整每个子图的亮度.最后使用多尺度融合方法将输入图像细节信息融合到亮度增强...     

红外和彩色可见光图像亮度-对比度传递融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出了一种基于亮度-对比度传递（LCT）技术的彩色图像融合算法。首先借助灰度融合方法将红外图像与彩色可见光图像亮度分量融合,然后用LCT技术改善灰度融合结果的亮度和对比度,最后利用快速YCBCR变换融合策略在RGB空间内直接生成彩色融合图像。文中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为不同的灰度融合措施以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出算法的融合结果不仅具有与输入彩色可见光图像相近的自然色彩,而且具备令人满意的亮度和对比度,即使采用运算简单的像素平均法进行灰度融合,同样可以获得良好的融合效果。     

Technique for gray-scale visual light and infrared image fusion based on non-subsampled shearlet transform

A novel image fusion technique based on NSST (non-subsampled shearlet transform) is presented, aiming at resolving the fusion problem of spatially gray-scale visual light and infrared images. NSST, as a new member of MGA (multi-scale geometric analysis) tools, possesses not only flexible direction features and optimal shift-invariance, but much better fusion performance and lower computational costs compared with several current popular MGA tools such as NSCT (non-subsampled contourlet transform). We specifically propose new rules for the fusion of low and high frequency sub-band coefficients of source images in the second step of the NSST-based image fusion algorithm. First, the source images are decomposed into different scales and directions using NSST. Then, the model of region average energy (RAE) is proposed and adopted to fuse the low frequency sub-band coefficients of the gray-scale visual light and infrared images. Third, the model of local directional contrast (LDC) is given and utilized to fuse the corresponding high frequency sub-band coefficients. Finally, the final fused image is obtained by using inverse NSST to all fused sub-images. In order to verify the effectiveness of the proposed technique, several current popular ones are compared over three different publicly available image sets using four evaluation metrics, and the experimental results demonstrate that the proposed technique performs better in both subjective and objective qualities.     

全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法

雾天环境下由于大气粒子对光线的散射作用导致成像质量下降, 针对雾霾等天气下图像退化问题, 提出了一种全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法。利用不同角度的3幅偏振图像, 自动估算无穷远处的大气光和大气光的偏振度, 根据大气散射模型得到去雾后的图像。从RGB 3个色彩通道分别计算相应的参数, 使得算法适用于彩色领域。首先使用暗通道方法估计无穷远处的大气光和传输图, 并通过导向滤波对传输图优化; 然后基于大气光和目标光的不相关性, 采用全局搜索的方法估计大气光的偏振度; 最后根据大气散射模型恢复出清晰目标图像, 并利用对数变换进行增强。本文方法在雾霾天气下能够得到清晰的去雾图像, 且在浓雾天气下, 去雾图像的信息熵提升了约21%, 平均梯度提升了约2倍多, 标准差提升了约12%。实验结果表明, 本文方法较好地解决了人工取景估计参数不佳的问题, 提高了复原目标图像的清晰度和对比度, 可以用于彩色图像的目标探测与识别。     

基于Tetrolet变换的红外与可见光融合

针对目前红外与可见光图像融合速度慢、 融合结果对比度不高且易产生伪影的缺点,提出一种基于Tetrolet变换的改进融合算法。首先,将可见光图像转换到lαβ颜色空间得到三个几乎不相关的彩色通道;然后对其l分量和红外图像分别进行Tetrolet变换,对于低通系数引入邻域能量及其接近度的融合规则。而对Tetrolet系数采用伪随机傅里叶矩阵进行观测并加权融合其观测值;接下来对融合后观测值采用CoSaMP优化算法迭代出融合后的Tetrolet系数,并经Tetrolet重构得到融合后的灰度图像;最后将灰度图像映射到RGB颜色空间获得最终的融合图像。实验证明了本文算法的有效性。     

基于区域检测与非下采样轮廓波变换的红外与彩色可见光图像融合

针对灰度图像融合的分辨率低及现有的彩色图像融合方法融合的图像色彩不自然、不符合人的视觉感受的特点,在此提出一种基于Snake模型的区域检测和非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外与彩色可见光图像融合的方法。首先对彩色可见光图像进行亮度、色度和饱和度(IHS)颜色空间变换提取亮度分量,并用Snake模型对红外图像的目标区域进行检测;然后对亮度分量和目标替换的红外图像应用NSCT分解,对所得到的高频系数采用像素点"绝对值和取大"、低频系数采用基于"亮度重映射技术"的加权融合规则进行融合;通过对融合系数进行NSCT逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的融合方法既能保持可见光图像的高分辨率和自然色彩,又能准确保留红外图像中检测出的目标信息,获得视觉效果较好、综合指标较优的融合图像。     

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.     

基于全卷积神经网络的图像去雾算法

针对雾天环境下采集的图像对比度降低，饱和度下降以及色彩偏移问题，提出了一种基于全卷积神经网络的图像去雾算法。首先，提出的三个尺度的全卷积神经网络用来学习雾天图像与介质传输图之间的映射关系，逐步生成精细的介质传输图；其次，通过雾天图像引导滤波优化预测的介质传输图，使得图像边缘信息更加平滑；最后，根据暗原色先验理论估计大气光的值，通过大气散射模型恢复出无雾图像。该方法获得的无雾图像不但未造成图像中有用信息的损失，并且恢复的图像色彩自然。实验结果表明，该去雾算法在自然雾天图像和利用Middlebury Stereo Datasets合成的雾天图像上均优于其他对比算法，恢复的图像具有更好的对比度与清晰度。     

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 。     

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。     

自适应参考图像的可见光与热红外彩色图像融合算法

可见光与红外热图像的彩色图像融合技术是现今国内外高性能夜视技术发展的重要方向之一,该技术有效提高了人们对目标的探测和场景理解能力。目前常用的色彩传递算法多属于基于单幅参考图像的全局色彩传递算法,彩色融合图像的色调受到参考图像的影响较大,在实际应用中难以保证对各类场景的适应性。针对常规YUV空间色彩传递彩色图像融合算法的环境适应性问题,通过对植物、城镇和海天三类典型场景的分类与统计,发现了典型场景在UV通道的均值和标准差具有的较为明显的分类特性,由此提出了一种基于UV通道均值和标准差的自适应参考图像构造方法,使得可见光与热红外彩色图像融合算法具有较常规算法更好的环境适应性,融合图像的色彩具有较好的自然感,且算法处理量较小,对现有实时硬件融合处理算法的运算速度影响不大,是一种环境适应性强的自然感彩色融合处理算法。