基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

改进投影梯度NMF的NSST域多光谱与全色图像融合

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。     

基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法。首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量。然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM模型对低频、高频分量进行融合。最后,对融合得到的高低频分量进行NSST逆变换得到最终的融合图像。与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在图像清晰度、对比度、信息熵等方面均有优势。     

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NSSCT的红外与可见光图像融合

为了克服传统图像融合结果存在对比度不足和细节缺失的缺点,提出基于非下采样剪切波-对比度变换(NSSCT)的图像融合算法。分析了图像经非下采样剪切波变换(NSST)后高频系数间的关联性与差异性,构造了高频系数方向性基本一致的NSSCT变换,保留了融合图像的高频系数细节,并提升了对比度。基于图像的低频特点,采用显著性增强方法对低频系数进行融合,通过NSSCT逆变换得到对比度提升和细节增强的融合图像。实验结果表明,在图像对比度提升与细节保留方面,本文算法比基于小波、NSST和显著性等算法具有明显优势。     

基于非下采样Shearlet变换与剥离策略的可见光与红外图像融合算法北大核心CSCD

为了使可见光与红外融合图像能更好的表达目标信息,联合非下采样Shearlet变换与剥离策略,对其进行融合。首先,借助非下采样Shearlet变换,获取可见光与红外图像的高、低频成分。然后,通过Otsu阈值分割方法来构建剥离策略,将红外图像中的目标层与其背景层进行剥离,并以目标层为基础,利用图像的区域能量特征,对可见光图像与红外图像背景层的低频系数进行加权计算,并将结果与红外图像的目标层结合,以得到富含目标内容和背景内容的融合低频系数。引入区域方差函数,对图像的细节特征进行测算,通过构造方差加权因子,得到富含细节特征的融合高频系数。最后,对两个融合系数实施非下采样Shearlet逆变换,从而输出融合图像。实验结果显示,本算法融合的图像,比现有融合算法融合的图像更具优良的目标及细节表达能力,可用于获取高质量的可见光与红外融合图像。     

基于纹理分割和Top-Hat变换的合成孔径雷达与可见光图像增强融合

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。     

一种基于对比度增强和柯西模糊函数的红外与弱可见光图像融合算法

由于可见光图像在低光照环境下其可视性较差,为了提高红外与弱可见光图像融合的效果,提出了一种基于对比度增强和柯西模糊函数的图像融合算法.首先用改进的引导滤波自适应增强提高弱可见光图像暗区域的可视性;其次,利用非下采样剪切波变换将红外和增强后的弱可见光图像分解,得到相应的低频和高频子带;再后,分别用直觉模糊集构建柯西隶属函数和自适应双通道脉冲发放皮层模型对低频、高频子带进行融合;最后,使用非下采样剪切波变换对融合得到的高低频子带进行逆变换重构得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法有效地增强了弱可见光图像的暗区域,保留了更多的背景信息,从而提高了融合图像的对比度和清晰度.     

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。     

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。     

基于非下采样Shearlet变换耦合相对亮度测度的可见光与红外图像融合算法

为了克服当前较多可见光与红外图像融合方法在通过图像能量特征融合图像时,忽略了图像的全局相对亮度特征,导致融合图像存在红外目标表达能力弱等问题,文章引入非下采样Shearlet变换,通过测量图像的相对亮度来融合图像.借助NSST变换来处理输入图像,解析出图像的低频和高频系数;采用区域能量函数,对区域图像所含的能量特征进行...     

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。     

一种基于区域的NSCT域多光谱与高分辨率图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多光谱与高分辨率图像融合算法.对多光谱图像进行多阈值分割,并利用提出的区域均值比指标将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要保持光谱特征的区域;然后利用NSCT对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度、多方向分解.分解后的低频部分采用基于窗口邻域的融合规则和算子进行融合,高频部分按区域均值比指标进行区域融合;最后进行重构得到融合后的多光谱图像的强度分量,经IHS逆变换后得到高分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法可获得较理想的融合图像,融合效果优于IHS变换法、基于像素的à trous小波变换法以及基于像素的NSCT法.     

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.     

一种基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。     

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.     

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。