基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像自适应融合算法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。提出了一种自适应的基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像的融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行非采样轮廓波变换(NSCT),然后对分解得到的近似分量以及各层金字塔各方向的细节分量利用本文提出的自适应基于局部特征的融合准则进行影像融合,通过非采样contourlet逆变换得到新的I分量,最后与H,S分量一起还原到RGB空间,得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。采用一组多光谱图像和全色图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、光谱扭曲度和相关系数5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。实验融合图像的目视效果和统计指标均优于传统的IHS融和方法、小波融合方法以及contourlet变换方法。     

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.     

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。     

基于两通道不可分a trous-Curvelet变换的遥感图像融合

以同一场景多光谱和全色图像为研究对象,提出了一种基于两通道不可分矗trous-Curvelet变换的遥感图像融合算法.算法首先结合à trous小波变换和Curvelet变换的优点,构造出两通道不可分à trous-Curvelet变换方法,并将其与IHS变换相结合对图像进行多分辨率分解,然后依据高、低频层系数的特点采用不同的加权融合规则进行融合,最后用IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,相比于常用的基于小波变换等融合算法,新算法在光谱信息的保持和空间信息的增强上取得了更好的效果.     

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。     

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     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

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SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

基于非下采样剪切波变换域方向信息测度的多聚焦图像融合方法

根据非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform, NSST)在图像融合领域的优势和多聚焦图像的成像特点,将NSST运用于多聚焦图像融合。在NSST变换域中,利用方向信息测度能够突出图像边缘纹理特征以及降低图像噪声,将其运用在高频子带系数的融合规则中,并对传统的低频融合策略进行改进,将低频系数和高频系数的融合图像进行NSST的逆变换,得到融合图像。计算机仿真实验表明,相比于传统的剪切波变换的融合策略,本文提出的图像融合方法提高了图像的融合质量,增加了图像的信息量,并能降低图像噪声,具有一定的有效性和实用性。     

基于动态广义直方图均衡的红外图像增强方法

针对直方图均衡法进行红外图像增强时存在的问题,提出了动态广义直方图均衡方法。首先,广义直方图通过基于局部复杂度计算的分数值计数,体现了图像的不同区域特性,防止了过增强和放大噪声。然后,对广义直方图利用SG算法平滑滤波后,采用GK聚类算法实现对直方图的动态划分,避免高概率灰度背景对低概率灰度目标的影响。最后,动态分配目标和背景的输出灰度区间,突出目标细节,控制增强效果。实验结果表明,算法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节、不能控制增强效果和过分放大噪声的不足,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于STFT的宽带数字ESM接收技术

提出了一种新的基于瞬时测频的宽带数字电子支援（electronic support measure, ESM）接收技术。首先对输入信号进行短时傅里叶变换,通过对变换结果进行快速插值,实现瞬时测频;然后利用多门限完成瞬时频域检测,并根据检测带宽进行抽取。这种新的接收技术能够有效解决ESM系统对宽带同时到达信号的侦收难题,且算法结构规整,易于用现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array, FPGA）芯片进行硬件实现。计算机仿真结果表明,系统单信号检测灵敏度可达-5 dB,当输入信噪比为-5 dB~15 dB时,单信号正确检测概率可达90％以上,动态范围达20 dB,双信号瞬时动态范围可达18 dB。     

基于NSST域灰度关联分析的多聚焦图像融合方法

根据多聚焦图像的成像特点,并利用非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)在图像融合领域的优势,将非下采样剪切波变换运用于多聚焦图像融合.由于NSST会将图像分解为一幅低频图像和若干幅高频图像,对于低频图像采用了基于标准差的融合策略,而针对高频图像的特点,利用灰度关联分析在图像融合中的优势,将其运用在高频图像的融合中.后将低频图像和高频图像的融合图像进行NSST的逆变换后得到了融合图像.计算机仿真实验表明:相比于传统的剪切波交换,本文提出的图像融合方法提高图像的融合质量,增加了图像的信息量,具有一定的有效性和实用性.     

基于图像配准的弹道目标ISAR图像横向定标

逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)图像横向定标是估计目标外形尺寸的关键。针对弹道目标,从理论上证明了任意两幅ISAR图像仅当横向正确定标的情况下才能完全配准。基于这一原理,提出了一种新的基于控制点仿射变换的ISAR图像横向定标方法,给出了横向比例尺的计算过程。最后采用测量数据对算法进行了验证,仿真实验结果表明,该算法能够准确估计横向比例尺,定标精度较高。     

基于NSCT域I2CM的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题, 提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型交叉视觉皮层模型的图像融合方法. 首先, 采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解; 然后对经典交叉视觉皮层模型进行改进, 改进后的模型不仅待定参数更少, 而且可以自适应地确定迭代次数; 最后利用其实现对各子图像的融合并进行非下采样轮廓波逆变换获得最终融合图像. 实验结果验证了该方法的有效性.     

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。