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。     

基于双边纹理滤波的图像细节增强方法

为了实现图像的细节增强,特别是纹理细节增强,同时尽可能保持图像的结构完整,提出了一种基于双边纹理滤波的图像多尺度分解方法。首先,对图像进行多尺度双边纹理滤波分解,分别得到一幅基本图像和一系列细节纹理图像。接着,类似于小波增强方法,对细节图像采用多尺度自适应增强方法,得到一系列增强后的纹理细节图像。最后,将基本图像和增强后细节图像相加,重构出最后的增强图像。实验结果表明:本文提出的增强方法能够在突出边缘的同时,较好地增强图像中的纹理细节信息。将基于双边纹理滤波的多尺度分解引入图像增强,能更好地体现图像纹理细节特征,为增强图像提供更加丰富的信息。     

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...     

分级多尺度变换的水下偏振图像融合法

提出了一种分级多尺度融合的水下偏振图像处理方法.首先,利用非负矩阵分解对偏振参量图像进行融合增强,得到所含局部特征信息完整且冗余度低的偏振参量融合图像;在此基础上,基于二维经验模式分解分别将偏振参量融合图像与偏振强度图像进行多尺度变换,对得到的高低频子图像分别进行加权平均融合,融合权重是采用穷举搜索法计算得到;最后,将高低频融合结果反变换得到最终融合图像.实验仿真结果表明该融合方法在增强图像细节信息及提高水下偏振图像对比度方面具有显著效果.     

联合卷积稀疏编码与梯度L0范数的低剂量CT三维重建

CT扫描中潜在的辐射伤害已越来越受到人们的重视,然而降低扫描剂量会导致成像质量退化,从而影响诊断结果。针对上述问题,提出一种联合卷积稀疏编码与梯度L_0范数的三维重建算法。该算法通过频率分解的重建形式对高频成分进行无监督的多尺度在线卷积稀疏编码约束,对低频成分进行梯度L_0范数约束,从而实现低剂量CT图像中噪声伪影的抑制与组织细节的保持。此外,卷积稀疏编码中使用三种不同尺度的三维滤波器,可有效适应不同尺度下的特征信息,提高编码能力。腹部CT仿真数据和真实扫描数据的实验结果表明,所提算法在25%常规剂量的重建过程中可以获得噪声伪影少、结构细节对比度高和质量更好的成像效果。     

基于特征融合的红外图像增强算法

在红外图像处理过程中,提高图像的对比度,抑制噪声以及突出图像细节尤为重要,针对这些问题,提出了基于特征融合的红外图像增强算法.以引导滤波为基础对图像进行平滑分层,得到基本层和细节层,基本层采用CLA-HE算法扩展低频分量的范围,而对于细节层采用Log算子与Laplace算子分别处理,依据梯度因子的权重信息获得融合细节层...     

基于多尺度形态学滤波器的图像融合新方法

提出了一种保持图像细节和高抗噪性的图像融合新方法。这种方法首先对源图像进行多尺度形态学开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像;然后应用多尺度Top-hat变换和Bottom-hat变换来提取小于相应尺度的图像细节特征。因为在较小的尺度特征中包含噪声颗粒的可能性较大,据此修正了Top-hat变换和Bottom-hat变换的相应系数;最后对以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。实验表明,这种融合方法具有图像细节保持完整和噪声消除效果好的优点,处理效果优于传统的图像融合方法。     

多尺度形态算子融合图像滤波技术及滤波质量评价

针对舰载红外警戒系统的红外和电视图像,提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的图像目标滤波算法和滤波效果的定量评价算子。算法采用多尺度的形态算子对输入的图像并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息。处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,融合图像可完备提取不同尺度滤波后的图像信息。针对目标检测跟踪的图像滤波算法的评价,提出了目标与背景的交叉分辨力评价算子及评价准则。仿真实验表明。该滤波算法要优于中值滤波、自适应滤波、小波变换滤波算法,滤波质量的定量评价算法是合理的、有效的。算法适用于舰载红外警戒系统。     

基于小波变换的多尺度图像融合增强算法

为解决原始单源图像缺乏多尺度细节信息和图像融合后出现的噪声问题,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合增强算法,根据不同频率子带分量采用不同融合规则的思想,对高频子带提出了三种融合方法,同时构建了一种新颖的多尺度残差金字塔空间并将其参与融合过程,以减少融合噪声.多种小波分解和对比实验结果表明,提出的小波多尺度融合增强算...     

MS-ADoG域结合ReNLU与VGG-16的矿井双波段图像融合算法

为满足矿井视频监控需求,针对现有图像融合算法获取的融合图像存在伪目标、模糊目标、晕光遮挡目标等问题,提出了一种基于多尺度和自适应高斯差分变换,结合修正非线性单元和VGG-16的矿井双波段图像融合算法.设计了基于多尺度和自适应高斯差分变换的源图像分解模型,将红外和可见光图像分解为基础图像和细节图像;构造了一种修正非线性单...     

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.     

多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法

为了有效地克服单波段前视红外图像中存在的点状杂波、条状波浪以及局部高亮区域等随机杂乱背景的影响,开展了基于多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法的研究。充分利用多波段前视红外图像之间的互补性和差异性,通过融合多波段红外图像的信息,旨在平滑抑制海面杂乱背景并保持舰船目标的特征信息,为舰船目标检测提供一幅优质的图像。首先利用离散小波变换将多波段源图像分解为低频子带和高频子带,其中,高频子带主要包含了图像中背景以及舰船目标的细节信息,低频子带主要包含了图像的亮度以及对比度信息;对于高频子带,在基于高频系数取绝对值最大法得到高频融合图像后,计算每个像素的区域能量来对高频融合图像进行调制以抑制图像背景的细节信息而保留舰船目标的细节信息;对于低频子带,通过平均法融合低频子带并利用导向滤波对低频融合图像进行平滑滤波处理;最后对高频融合图像和低频融合图像进行小波逆变换得到的重构图像即为融合图像。对实际采集的多波段前视红外图像进行仿真实验,将该方法与双边滤波、导向滤波、梯度最小化、相对全变分、双边纹理滤波和滚动滤波共6种图像平滑滤波方法进行对比。结果表明:所提出的方法通过有效地融合多波段图像的信息,将空间域的平滑处理转换到频率域中进行,能够很好地平滑海面随机杂乱背景并较好地保持舰船目标的结构、灰度以及对比度信息,大大增强了舰船目标的可分离性,其图像平滑性能优于作为对比的6种方法。     

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。     

红外与可见光图像交互注意力生成对抗融合方法

为了解决生成对抗融合方法获得的融合图像不能同时保留红外图像典型目标和可见光图像纹理细节的问题,提出一种红外与可见光图像交互注意力生成对抗融合方法.首先,在生成网络模型中采用权重参数共享的双路编码器架构,利用多尺度聚合卷积模块提取源图像各自的深度特征;其次,在融合层设计上,利用交互注意力融合模型建立两类图像局部特征的全局...     

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。     

基于引导滤波的自适应红外图像增强改进算法

在红外图像处理中,细节增强和噪声抑制尤为重要,重点在于将高动态范围的红外图像压缩至低动态范围的同时保留细节信息、抑制图像噪声。以引导滤波的自适应红外图像增强算法为基础,提出一种基于引导滤波的自适应红外图像增强改进算法。通过引导滤波平滑初始输入图像,将初始输入图像与平滑后的图像做差获得包含大动态温度信息的基础层图像和小动态温度信息的细节层图像,分别对基础层图像、细节层图像进行压缩处理和噪声抑制;以不同的融合比例将处理后的基础层图像、细节层图像进行融合获得输出图像。为了减少算法运算时间、突出图像细节信息的同时减小细节层噪声对输出图像的影响且达到自适应场景的效果,利用可用于筛选有效灰度值的自适应门限参数和直方图分布信息设计出一维压缩数组对图像进行压缩,并将图像融合中的定值比例系数更改为自适应融合比例系数。通过直方图分布信息中的最大值、最小值确定自适应门限参数,同时利用直方图分布信息设计出一维压缩数组对图像进行压缩;获取直方图中有效灰度值个数,通过有效灰度值个数与总灰度值个数之间的比值对图像的场景信息进行判断,根据不同的场景信息确定基础层图像与细节层图像的自适应融合比例系数,实现图像融合。实验结果分别与直方图均衡算法、基于引导滤波的高动态红外图像增强算法、基于引导滤波的自适应红外图像增强算法进行比较,选用四种不同的场景从主观、客观两种层面进行分析。对比结果从主观分析得出该算法处理后的图像可突出细节轮廓信息、减少细节层噪声对融合后输出图像的影响。从客观评价得出该算法在四种场景下的平均计算时间为0.753 5 s,低于对比算法计算时间;并且使基础层图像和细节层图像的融合比例系数达到自适应场景的效果。     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量Ⅰ,对雷达图像和Ⅰ分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量I,对雷达图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

一种基于小波系数综合能量特征的多算子图像融合算法

提出了一种新的多算子小波分解图像融合算法,算法对输入图像进行多尺度小波分解,综合考虑同层各子带及相邻层子带小波系数图像特征描述的相关一致性,基于局部空间复合能量和局部相对能量差特征测度,采用多算子自适应融合规则构造融合图像,得到含有丰富细节特征的融合图像。