基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

基于估计理论的红外与可见光图像融合算法

针对传统图像融合方法鲁棒性差的缺点,设计了一种基于估计理论期望值最大的图像融合方法。从多感测器成像模型出发,设计出图像的形成模型,分别基于图像的模型以及期望值最大方法,推导出估计真实场景的迭代过程,最终得到融合图像。探讨了基于拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、小波、小波框架以及方向滤波器金字塔等方法的多尺度展开的融合情况,并与EM方法做了比较,数字仿真表明,图像受到噪声污染时采用EM算法进行融合具有较强的鲁棒性。     

基于区间小波的红外/可见光图像融合

针对红外和可见光图像的特点,结合V. Petrovic提出的融合方法,给出了一种改进的基于区间小波的图像融合算法. 按照V. Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔,对金字塔中的两个低通分量加权平均后进行反变换,得到融合图像. 目视观察和客观评价指标表明:算法取得了较好的融合效果,并且区间双正交小波融合效果好于区间正交小波,这符合双正交小波具有对称性,更适合图像处理的特性.     

基于Spline金字塔的图像融合方法

图像融合作为信息融合的一个重要领域已广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事目标探测和识别等多方面。文章在传统的多分辨金字塔结构—Laplace金字塔的基础上提出Spline金字塔融合算法,有一定的探索性和创新性。在融合过程中着重讨论了塔形结构的分解和重构及融合规则。由实验结果可以判断Spline金字塔算法是一种有效的图像融合算法。     

面向SoC的红外图像融合算法

本文针对红外图像和可见光图像的特点,研究了像素级的三类图像融合算法.选择适合在硬件上实现的拉普拉斯金字塔图像融合算法,针对算法中的滤波和融合规则进行了改进,并提出了一种评价体系.然后在ARM9的S3C2440平台上完成了系统的设计,给出了系统实现的结果,最后采用评价体系对几种融合方法的结果进行了定量比较,确定在本系统中最适合的方法是改进的多融合规则的拉普拉斯金字塔图像融合算法.融合结果较好的符合了人的视觉特性.     

基于梯度和能量的图像融合算法

针对梯度算法在图像融合的过程中往往只考虑图像高频信息的变化程度,忽略了高频信息的丰富程度而造成融合结果的信息量损失这一问题,在小波变换的基础上提出了一种新型的基于梯度和能量的图像融合算法.算法兼顾高频分量的变化和高频分量丰富程度,有效地保证图像的信息量.当两幅图像高频系数变化较大时,采用梯度取大决策;当两幅图像的高频系数变化较小时,采用图像高频信息的丰富程度(能量)取大决策.实验证明了该算法的有效性.     

基于改进交叉双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统交叉双边滤波(CBF)算法在红外与可见光图像的融合过程中存在的噪声以及细节信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和特征提取来改进交叉双边滤波的图像融合算法.首先,应用NSST对两幅源图像进行处理,计算源图像与处理后图像的差值图像,并将差值图像叠加到源图像得到两幅预处理图像.其次,对两幅预处理图像进行交叉双边滤波,并与其计算差值融合得到细节图,对细节图和预处理图进行加权平均融合,得到初步融合图像,应用直方图均衡化和中值滤波对两幅源图像进行特征提取得到两个特征图,并采取绝对值取大融合特征图.最后,对融合后的特征图与初步融合图像取平均得到最终的融合图像.实验结果表明该算法在视觉效果和评价指标上均明显优于传统的融合算法.     

基于区域能量的多聚焦图像融合算法

针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的融合问题,设计了一种基于区域能量的多聚集图像融合算法。该算法利用金字塔变换得到图像的多分辨序列,采用基于区域能量的融合方法,在图像的相应层次序列的各级金字塔图像上进行融合,以获取最终的融合图像。从目视效果来看,采用本文算法进行图像融合,能够将两幅多聚焦图像融合成一幅比较清晰的单一聚焦图像。实验结果表明,本文算法与同类其它算法相比较,熵提高了0.01%～4.4%,交叉熵降低了52.93%～95.77%,互信息提高了3.13%～26.55%。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

基于纹理和梯度特征的多尺度图像融合方法

该文提出一种基于纹理和梯度特征的多尺度图像融合方法。采用纹理提取滤波器和边缘梯度滤波器模板分别对每层Gauss金字塔进行滤波,生成多尺度纹理和边缘图像,使得多分辨率变换域中能够将原图像中的纹理信息包含进来,从而为进一步融合提供更全面的信息量度。采用该文所提出的方法对红外与可见光图像进行融合仿真,并且与具有代表性的融合方法进行了比较。实验结果与图像融合质量评价显示了该文所提出方法的优越性。     

基于小波增强的多分辨率图像融合算法

在图像融合中,由于源图像的降质使得部分隐藏信息无法在融合过程中提取出来,影响了源图像的融合效果.针对这一问题,提出了一种基于小波增强的图像融合算法:在融合之前先对源图像进行适当的增强,突出图像中隐藏的信息,然后采用合适的规则对源图像和增强之后的图像进行融合.实验分析表明,在融合之前对源图像进行增强,能够改善图像融合的效果,获得直接融合难以获取的信息.     

一种基于改进GFF和联合双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光融合图像伪影较多、边缘信息不够丰富等问题,提出一种基于改进GFF和联合双边滤波的图像融合算法.首先,使用高斯拉普拉斯算子、二维高斯算子分别对源图像进行高低通滤波.然后,对两幅图的低通滤波结果归一化,得到的显著图,再对显著图进行导向滤波并计算近似值,获得基础层和细节层的决策图,使用联合双边滤波器优化基础层决策图.其次,使用圆形均值滤波器对源图像进行多尺度分解,分解结果与决策图加权相加获得基础层和细节层的融合图像.最后,将两层融合图像进行线性叠加,得到最终的融合图像.实验结果表明,所提出的算法在客观评价指标上优于经典的融合算法,在视觉感知上边缘信息更加突出、细节轮廓更加明显.     

基于非下采样Contourlet变换的 SVM多聚焦图像融合

提出基于非下采样Contourlet变换的支持向量机(SVM)多聚焦图像融合算法. 采用非下采样Contourlet变换分解图像得到不同频域子带系数. 针对直接取系数绝对值最大融合规则不能反映图像区域的缺点,提出SVM分类系数融合规则. 根据各子带系数物理意义将区域方差、区域能量作为SVM核函数参考量来选择清晰像素点系数,根据融合系数重构得到融合图像. 结果证明该算法能有效并准确地融合图像中的信息.     

基于信息融合的井下图像跟踪

提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合·此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法·改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性·另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力·从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性·     

基于改进同态滤波的医用X光图像增强算法

针对医用X光图像对常规图像增强算法较敏感、易失真的特点,提出一种基于改进同态滤波的X光图像增强算法.算法将X光图像特性及同态滤波方法在图像增强上的优势结合起来,构建基于医用X线图频域的同态滤波器,通过指定最大增频位置及最高增益系数2个控制参数实现同态滤波控制,在不削减低频信号的基础上适当放大中高频信号,保留X光图像暗区易丢失的灰度及细纹信息,同时突出重要的组织边缘及纹理特征.实验证明,该算法失真率低、操作简便且运行效率高,对医用X光图具有较理想的增晰效果.     

基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中权重分配和融合规则设计困难的问题,本文提出了一种基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合算法。首先,对生成器网络和判别器网络进行设计,为了避免图像在网络模型传递过程中造成的信息丢失,裁撤网络结构中的池化层,通过卷积层叠提取图像特征。其次,构建生成对抗网络的损失函数,优化网络参数,得到最佳的网络模型。最后,将实验结果与现有的几种融合算法相比较,通过5种客观评价指标来评价融合图像的效果。结果表明,本文提出的算法不仅在主观上有着良好的视觉效果,也在客观评价指标上有显著优势。     

OPTFR多小波在红外／可见光图像融合中的应用研究

针对OPTFR(Optimum Time-Frequency Resolution,最优时频分辨)多小波,设计了一种平衡滤波器,将其应用于红外和可见光图像融合.对红外图像和可见光图像分别进行三层OPTFR多小波变换,提取两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.由于图像的大部分能量集中在低频分量上,而不同尺度上的高频分量反映了图像在不同尺度上的细节信息,所以在对源图像融合时,对低频分量和高频分量分别采用能量和方差的加权平均进行融合,对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和以往的融合算法相比,该算法强化了源图像的细节信息,提高了融合效果.     

一种自适应PCNN图像融合方法

提出一种以图像局部方差和均值作为脉冲耦合神经网络(PCNN)参数自动调整的融合方法,并与多种金字塔融合算法、主成分分析融合方法、小波变换等图像融合算法进行比较.研究结果表明:所提出的融合方法无论是主观视觉效果还是客观评价结果均具有一定的优势,这对于拓宽PCNN的理论研究和实际应用具有一定价值.     

基于无字典模型的红外与可见光图像融合分类

针对传统图像分类识别方法采用单一传感器获得图像存在的局限和不足,提出了一种基于红外和可见光融合的分类算法。首先分别对红外图像和可见光图像提取密集型尺度不变特征变换（D-SIFT）,然后采用无字典模型（CLM）变换,并利用空间金字塔匹配（SPM）进行精细划分,最后用混合核支持向量机（SVM-CK）方式将红外和可见光在特征级融合并分类。在VAIS和RGB-NIR两个数据库上对该方法进行验证,融合后分类精度分别比单一图像源均有较大提高;与BoVW方法比较,精度分别提高了4.7%和12.1%。证明多数据源融合的方法综合了红外和可见光各自成像的优势,使获得的特征信息更完善,分类效果显著高于单一数据源的分类结果。     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.