基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合

针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition, FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于NSCT和IHS变换域的灰度可见光与红外图像融合方法

针对灰度可见光与红外图像的融合问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(non subsampled contourlet transform, NSCT)和IHS变换域的自适应融合方法。该方法利用IHS变换域的有效分离图像亮度信息和光谱信息的优势,对灰度可见光图像进行彩色传递并得到亮度、色调、饱合度(intensity hue saturation, IHS)三个分量的值;然后通过NSCT变换分别对可见光图像的I分量和红外图像进行多尺度和多方向分解,并采用一定的融合规则得到融合图像的低频分量和高频分量,而后进行NSCT逆变换得到灰度融合图像并将其作为最终融合图像的I分量,最后进行IHS逆变换得到红绿蓝(red green blue, RGB)彩色融合图像。理论分析和仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于NSCT和ICA的红外和可见光图像融合方法

针对基于非下采样轮廓波变换（ｎｏｎ ｓｕｂｓａｍｐｌｅｄｃｏｎｔｏｕｒｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ,ＮＳＣＴ）的红外和可见光图像 融合存在的目标信息不明确、融合图像对比度较低的问题,提出了ＮＳＣＴ 和独立分量分析（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏ ｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ,ＩＣＡ）的红外和可见光图像融合方法。首先采用ＮＳＣＴ 对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分 解,然后对分解后的红外和可见光图像的低通子带系数采用基于ＩＣＡ 的图像融合方法,得到低通融合图像。再使 用以邻域系数差和信息熵为标准的带通图像融合规则对带通子带系数进行融合,得到带通融合图像。最后对低 通融合图像和带通融合图像进行ＮＳＣＴ 的逆变换,从而得到最终的融合图像。仿真实验验证了本文方法的有 效性。     

基于小波变换和模糊数学的图像融合算法研究

提出了一种基于模糊数学的图像数据融合算法.作者针对可见光图像和红外图像融合的问题,分析了像素级融合的新方案,提出了基于多级小波分解的和模糊数学的融合算法.该算法首先衡量了两幅图像在小波变换域的相关性,并利用相关性的大小来计算模糊隶属度函数,最终通过对可见光图像和红外图像的加权平均完成像素级的融合.在本文的实验部分,作者针对两幅现场采集的实际数据验证了算法的有效性.     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

一种多波段SAR图像伪彩色融合算法

针对多波段SAR图像互补信息的利用问题,提出了一种基于Contourlet变换与IHS变换结合的伪彩色融合算法.利用最佳指数模型选择出信息量最大、相关性最小的三个波段图像,实现RGB到IHS彩色空间的变换;然后用Contourlet变换对Ⅰ分量和另一波段SAR图像进行多尺度分解,分别得到低通近似子带和方向高频子带.对方向高频子带定义一个边缘信息量测因子融合策略进行融合,近似子带用平均方法融合,并进行Contourlet重构得到融合后的Ⅰ分量.结合H、S分量进行IHS到RGB空间的反变换.综合了不同波段图像特征,把人眼难以分辨的灰度转化为可分辨的色彩,保持SAR图像空间分辨率的同时,增强谱分辨率,仿真实验结果证明了该方法是有效的.     

6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

针对经典的奇异值分解(singular value decomposition, SVD)在图像处理中的不足,提出了一种6通道多尺度奇异值分解(multi-scale SVD, MSVD)的构造方法,并将其应用于多聚焦图像融合中。首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,给出了一种6通道MSVD的构造方法。其次,对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解,得到高层低频和各层5个方向的高频,对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合,并进行MSVD逆变换得到融合结果图像。最后,对融合结果图像进行主观分析和客观评价。实验结果表明该方法有好的视觉效果,融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息,且没有方块效应。从客观指标看,该方法有较高的清晰度和空间频率,其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高。     

一种新的复杂背景下红外弱小目标检测方法

针对复杂背景下单帧红外图像中的弱小目标检测问题,提出了一种新的基于小波包变换和偏斜度的检测方法.该方法利用小波包对图像进行多尺度分解,解决了高频段分辨率低的问题;并提出了一个基于偏斜度的高斯判别准则,用于对小波包分解系数进行高斯性检验,最终得到了小目标的精确检测.对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外弱小目标.     

一种新的红外与可见光图像融合评价方法

在对源图像进行区域划分与关联的基础上,结合红外与可见光图像的成像特点和图像融合任务需求,定义了两个图像区域特征,基于该特征和融合图像与源图像的信息熵及互信息（mutual information, MI）,构造了融合图像区域相似度评价指标,提出了一种新的无参红外与可见光融合图像质量评价方法。实验表明,本文所建立的融合图像质量评价指标,比目前常用的几种评价指标更接近人的视觉观感。     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性     

小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

基于NSST域的红外和彩色可见光图像融合

为了进一步提升彩色可见光和红外图像的融合质量,提出了基于NSST和颜色空间的彩色图像融合方法.首先将RGB空间的彩色可见光图像变换到更符合人类视觉系统的颜色空间,其次利用NSST可以更好提取图像细节信息的优势,对颜色空间的非彩色分量和红外图像进行NSST分解,对分解后的低频系数采用基于方向信息测度的系数选择方案,对高频系数则采用基于隐马尔可夫树(hidden Markov tree,HMT)模型的系数选择方案,然后对经过选择融合的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的非彩色分量,结合已有的分量将其逆变换回RGB空间,得到最终的融合图像.仿真实验证明了方法的有效性.     

基于光电融合的目标三维结构反演

针对同传感器视角下的空天目标光电特征融合问题, 提出一种综合利用散射中心参数及轮廓角点特征的目标三维结构反演方法。首先, 基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法估计出序列雷达图像中的二维散射中心特征, 并利用Freeman链码提取连续可见光图像的角点特征。然后, 基于图论思想分别对雷达及可见光图像中的二维特征点进行关联。最后, 通过特征点三维重构来实现散射中心特征与光学角点特征之间的融合, 从而反演出较单源特征更为丰富准确的目标结构信息。仿真试验结果验证了所提方法的有效性。     

基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。