高频信息矢量匹配实现异源图像配准

介绍了一种通过提取红外与可见图像高频信息形成矢量模型的方法,该模型可用于可见和红外两种不同波段相同场景图像的配准。分析了红外与可见图像的共同特性,即边缘高频特性,并在作为模板的图像中提取这类高频信息。利用人工干预的方法形成矢量模型,该矢量模型可通过实时姿态信息进行实时三维变换,并重新投影为二维图形,据此可在另一图像中进行特征搜索,达到两者匹配的目的。利用实际数据进行了实验分析,结果显示,利用本文算法提取的矢量模型,经变换后能可靠地实现异源目标自动识别;实验证明此方法有效可行,并可推广应用于各种异源图像间的自动目标识别和配准处理。     

舰船小目标图像配准算法

当舰船目标距离红外/可见光复合导引头较远的时候,红外与可见光图像中的目标信息微弱,可供提取的特征较少且差异较大,传统的图像配准算法很难适用.针对该问题,本文提出一种基于传感器参量的图像配准算法,首先根据红外与可见光传感器的成像模型将图像配准分解简化为视场配准与平移配准两个相对分离的步骤;然后利用传感器参量进行图像的视场配准;最后基于海天线和水平高通能量分布确定匹配点完成平移配准.仿真实验结果表明,该算法具有较高的配准准确度,可以应用于实际远距离海上舰船的红外和可见光图像配准.     

基于似然函数最速下降的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数最速下降迭代的图像配准算法.该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准.基于点集的高斯混合模型建立了边缘点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参量作为优化变量,利用最速下降方法进行最优变换参量求解,从而实现边缘点集配准.同时,将多分辨率金字塔引入迭代配准框架下,实现了高分辨率图像配准的加速.实验结果表明:该算法精度高,运算速度快,可以很好地完成可见光与红外图像的自动配准.     

基于Fourier-Mellin变换的气象卫星光谱图像配准

气象卫星光谱图像是气象科学和环境遥感科学研究的重要工具,而图像配准是气象卫星图像数据应用的前提。文章针对气象卫星光谱图像的配准问题,提出了一种基于Fourier-Mellin变换的自动配准方法。首先利用全球海岸线矢量图数据构造地标模板,地标模板是气象卫星光谱图像配准的参考图像;其次,根据云通道数据选择无云区域红外子图像,并利用Sobel算子对红外光谱图像提取边缘特征;最后利用Fourier-Mellin变换确定地标模板图像和红外边缘图像之间的仿射变换参数,从而实现红外光谱图像的配准。该方法本质是基于曲线匹配的思想,无需特征点提取,大大简化了配准流程。利用FY-2D气象卫星上获取的红外通道数据进行了实验,结果表明：该方法鲁棒性好,运算速度快,配准精度较高。     

一种基于区域生长的红外与可见光的图像融合方法

针对目前红外与可见光目标跟踪的视频序列融合难以满足实时性问题，利用红外图像目标与背景显著的灰度差异特征，结合目标跟踪中目标分割时常用到的区域生长法，通过区域生长方法从红外图像中提取目标区域，再将得到的红外目标区域与已经过图像配准的可见光图像的背景区域进行融合处理，最终得到既具有红外图像较好的目标指示特性又具有可见光图像清晰场景信息的融合图像。实验表明：该算法不仅简单易行，而且所得到的融合图像视觉效果优于其他融合算法得到的图像。     

一种夜雾天况彩色视频构建方法

针对单一红外或可见光波段成像技术无法满足夜雾天况彩色成像要求的问题,结合红外和可见光成像各自的特点,提出一种固定区域下针对夜雾天况的彩色视频构建方法。该方法在能见度高的白天利用可见光传感器进行可见光背景图像的构建,在能见度低的夜雾天气利用红外传感器提取出红外运动目标,依据可见光背景图像与原始红外图像的配准参数进行2幅图像的同比例融合,完成彩色视频的重构。实验结果表明,该方法能够准确完成包含红外目标的彩色视频构建,充分体现出夜雾天况下运动目标及其所在场景的彩色特征信息,提升人眼对目标与场景的识别和感知。对于图像大小为720pixel×576pixel的视频序列,该算法的运行速度能够达到40frame/s,可满足彩色视频实时构建的需要。     

一种基于Canny边缘的红外与可见光图像配准算法

针对异源传感器在图像配准时如何精确地找到相应的匹配特征问题,结合红外图像与可见光图像的特征,利用2种传感器对同一场景成像时具有一定的边缘轮廓相似特性,提出了提取图像的Canny边缘,在边缘轮廓上根据边缘曲线上像素点的位置夹角的相似性寻找对应匹配点,通过仿真和实验数据与真实值的比较验证算法的有效性和配准的精度.     

基于似然函数最速下降的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数最速下降迭代的图像配准算法.该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准.基于点集的高斯混合模型建立了边缘点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参量作为优化变量,利用最速下降方法进行最优变换参量求解,从而实现边缘点集配准.同时,将多分辨...     

基于图像融合的动态轮廓线跟踪新方法

红外与可见光传感器是目标跟踪识别系统中常用的两种传感器,对这两种传感器图像进行融合能有效提高系统跟踪检测的准确性。将动态轮廓线模型与图像融合结合,在特征搜索过程中利用特征点准确地完成了图像配准,同时使用了一种新的特征级融合方法,将两种图像中目标轮廓的B样条曲线控制点进行实时微分耦合。这种耦合将Curwen提出的微分耦合机制作了改进,利用图像配准把刚性硬模板改变为实时的变换模板并推导了融合后动态轮廓线的新的动力学方程。这种融合利用了红外图像目标轮廓信息约束可见光图像中动态轮廓线的收敛形状,有效地提高了可见光图像目标跟踪的准确性。对运动人手序列图像的对比跟踪实验表明,这种融合使得可见光图像中动态轮廓线平均跟踪误差减小了60．25％。     

基于SIFT的电力设备红外与可见光图像的配准和融合-

提出了一种红外与可见光的配准和融合方法,该方法利用SIFT算法提取图像特征,并使用透视变换表示图像的变换关系,最后在HSI空间,对图像进行了加权融合。实验表明,该方法快速稳定、鲁棒性高。     

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。     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。     

非下采样变换的红外与可见光图像融合

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。     

An improved fusion algorithm for infrared and visible images based on multi-scale transform

In this paper, an improved fusion algorithm for infrared and visible images based on multi-scale transform is proposed. First of all, Morphology-Hat transform is used for an infrared image and a visible image separately. Then two images were decomposed into high-frequency and low-frequency images by contourlet transform (CT). The fusion strategy of high-frequency images is based on mean gradient and the fusion strategy of low-frequency images is based on Principal Component Analysis (PCA). Finally, the final fused image is obtained by using the inverse contourlet transform (ICT). The experiments and results demonstrate that the proposed method can significantly improve image fusion performance, accomplish notable target information and high contrast and preserve rich details information at the same time.     

Fusion method of infrared and visible images based on neighborhood characteristic and regionalization in NSCT domain

On fusing infrared and visible image, the traditional fusion method cannot get the better image quality. Based on neighborhood characteristic and regionalization in NSCT (Nonsubsampled Contourlet Transform) domain, the fusion algorithm was proposed. Firstly, NSCT was adopted to decompose infrared and visible images at different scales and directions for the low and high frequency coefficients, the low frequency coefficients which were fused with improving regional weighted fusion method based on neighborhood energy, and the high-frequency coefficients were fused with multi-judgment rule based on neighborhood characteristic regional process. Finally, the coefficients were reconstructed to obtain the fused image. The experimental results show that, compared with the other three related methods, the proposed method can get the biggest value of IE (information entropy), MI(VI,F) (mutual information from visible image), MI(VI,F) (mutual information from infrared image), MI (sum of mutual information), and Q^AB/F (edge retention). The proposed method can leave enough information in the original images and its details, and the fused images have better visual effects.     

基于区域分维和非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对源图像有用信息的提取,提出了基于区域分维和非下采样Contourlet变换相结合的红外与可见光图像融合算法.将图像的区域属性、区域大小、边缘强度以及纹理显著程度等特点用图像不同尺度上的区域分维进行描述,对于非下采样Contourlet变换低频系数,根据源图像不同尺度上的区域分维进行基于系数选择的融合.针对带通子带系数设计了系数局部匹配度算子,依据匹配度不同采用加权和系数选取相结合的融合规则.与其他常规融合方法进行比较,该算法可有效实现红外与可见光图像的融合.     

基于多任务卷积神经网络的红外与可见光多分辨率图像融合

红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像...