基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法

考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法。首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进行背景与目标分离,获取低秩分量与稀疏分量。其次,利用Laplace金字塔融合方法将每帧红外与可见光图像的低秩分量进行融合。再次,采用最大值选择规则将每帧红外与可见光图像的稀疏分量进行融合。最后,融合低秩分量与融合稀疏分量相加获得最终融合图像。本文算法在Nato-camp与Bristol Eden Project数据集上进行了性能验证。主观视觉分析与客观评价指标表明本文算法比传统的融合算法具有更优越的性能。     

基于局部能量的多层级红外与可见光图像融合算法

针对传统的融合方法对于可见光图像丰富的背景信息不能有效地保留到融合图像的问题,本文结合像素级和特征级融合的优势,提出了一种新的图像融合算法.首先,对来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT变换;其次,在保留红外图像中目标信息的基础上,出于尽可能比较完善地将可见光的背景信息融入到融合图像的目的,对于低频图像采用基于区域能量比的自适应加权平均的方法;再次,考虑到低频图像和高频方向子带中包含大量的边缘细节信息,本文在Petrovi'c多层级融合方法的基础上进行相应的改进,利用低频子带边缘特征的融合以指导高频方向子带系数的融合;最后,通过NSCT逆变换得到融合图像.对多组红外与可见光图像进行实验,并对融合图像进行主客观评价,实验结果表明,该算法得到的融合图像具有非常好的主观视觉效果和客观量化指标,融合性能显著地优于传统的融合方法.     

基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准

为实现可见光图像与红外图像的有效配准,结合两类图像的特点,提出基于特征的SIFT算法,并进行道路和人脸的可见光图像与红外图像配准实验。结果表明,SIFT算法对纹理结构简单、光滑图像提取的特征点较少;随着阈值提高,可见光图像与红外图像的匹配点数目增加,匹配稳定性降低。该算法可用于可见光图像与红外图像配准。     

一种边缘优化的红外与可见光图像模块化融合方法

针对红外与可见光图像融合中出现的对比度较低和图像模糊的问题,提出了一种边缘优化的模块化融合方法.首先,对红外图像进行局部对比度自适应增强,突出红外图像中的目标;然后分别对红外图像和可见光图像进行HSV色空间变换,在亮度分量中,对其进行边缘细节增强的模块化融合,进一步突出红外图像中的目标轮廓;最后,结合可见光图像的色调和饱和度分量,经过RGB色空间的转换,获取融合后的图像.结果表明,与简单加权平均算法和小波融合算法的融合结果相比较,该融合算法能够较好的保持原图像的细节和目标信息,图像的对比度和清晰度也有较大的提高.     

基于平行直线组的可见光与红外图像配准算法

为实现可见光与红外图像配准,方便维修人员辨识电路板红外图像中的器件,提出一种新型的基于平行线组的可见光与红外图像的自动配准算法。首先,使用Canny算法提取图像边缘,并使用8邻域链码对其进行编码;然后,利用Freeman准则进行直线检测并提取平行线组;最后,利用图像中的平行线经仿射变换后仍为平行线的约束特性,将直线配准转换为点配准,利用鲁棒点匹配算法实现平行线间的配准。实验表明,当2幅配准图像中包含丰富的平行线时,算法能够充分利用图像中平行线在仿射变换时的平行约束性,实现可见光与红外图像的快速自动配准,且算法具有较好配准精度。     

结合tetrolet与红外显著性特征提取的红外与可见光融合

针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

基于像素流的视频彩色化

针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计 算耗时问题, 以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题, 提出基于像素流的视频彩色化方法. 首先, 将参考帧与目标帧转换到 Lab 颜色空间中, 利用其亮度通道通过一个深度学习网络得到像素流, 该像素流中的数值指示了目标帧的颜色在参考帧中的位置; 然后, 利用该像素流对参考帧颜色通道进行双线性插值得到目标帧颜色通道; 最后, 将得到的颜色通道与目标帧亮度通道组合得到最终的彩色化图像. 实验结果表明: 该方法得到的彩色化图像能够保持参考帧颜色的饱和度且边缘颜色清晰, 具有更高的峰值信噪比; 运算速度较基于传统光流彩色化方法大大提高.     

低秩表示和字典学习的红外与可见光图像融合算法

针对目前红外与可见光融合算法在保留可见光图像中的背景信息时无法同时有效地提取红外图像信息,提出了一种基于低秩表示和字典学习的红外与可见光的图像融合算法.首先,采用低秩表示对红外图像和可见光图像进行分解,分别获得源图像的低秩和稀疏成分,其中稀疏成分可以很好地表示源图像的边缘细节特征.其次,用OMP算法的字典学习方法和稀疏系数的最大范数规则,而最大范数规则在对图像背景恢复的同时能够提取目标信息.再次,对分解得到的2个分量进行融合.最后,利用融合稀疏系数和自适应字典重建融合图像.实验结果表明,本融合算法可以突出红外对象信息,同时能够保留可见光图像中的背景信息,达到良好的视觉效果.     

基于梯度信息和区域互信息的图像配准

针对红外图像和可见光图像的特性,提出了基于梯度信息和区域互信息的红外与可见光图像配准。为了提高配准的速度,采用分层配准方法:使用小波分解将原始图像分为两层,在小尺度层上使用梯度信息和PSO方法找到粗配准参数,大尺度层上使用区域互信息和Powell搜索。其中,Powell搜索的初始值为粗配准参数,最终实现红外图像和可见光图像的有效配准。仿真实验结果表明:该算法配准精度高、速度快、鲁棒性好。     

红外与可见光图像互信息法自动配准算法研究

本文提出了一种新的红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与互信息最大化完成图像的配准过程.首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换模型;其次将低分辨率图像进行图像插值,计算灰度直方图,进行概率分布的估计;最后选择模拟退火法,逼近全局最优解.实验结果证明了此算法的有效性.     

基于像素空间相关度的微光双谱图像实时配准

针对目前不同光谱波段图像配准算法复杂、精度低和实时性差的问题,该文提出了基于像素空间相关度的双通道图像融合效果评价方法,将该指标用作实时图像配准的控制参数,在基于DM642的视频图像实时处理仿真平台上,对微光双谱图像进行了实时配准.实验结果表明:与常用的基于控制点、边缘等图像配准算法相比,该文提出的实时配准方法准确、有效,且不受图像灰度变化、噪声及不同微光成像波段成像器的光谱响应特征的影响.     

基于YUV空间的双通道视频图像色彩传递及实时系统

研究基于YUV空间的双通道黑白视频图像彩色融合与传递方法,建立以TM1300为核心的实时系统. 用2片TM1300分别对双通道图像进行预处理,计算图像均值和方差. 用第3片TM1300在YUV空间将双通道图像融合为彩色图像(源图像),再将其分量根据白天光照下彩色参考图像与源图像的标准方差比进行缩放,把参考图像的色彩和亮度分布传递给源图像. 实验结果表明,算法在易于实时处理的同时获得了与白天图像类似的自然色彩效果.     

基于小区域融合的实时视频拼接技术

针对视频拼接实时性的需求, 提出一种利用小区域融合和查表映射实现实时视频拼接的方法. 该方法首先利用颜色校正算法对待拼接摄像头视频进行颜色校正; 然后在初始化阶段估算出图像变换参数和小区域融合权值, 并以索引表的方式保存; 最后在视频拼接阶段利用查表法对视频进行实时拼接. 实验结果表明, 该方法在较好消除残影和拼接缝隙的同时, 能将每帧的平均拼接时间降低至约0.03 s, 并在拼接速度和拼接效果上都较好.     

可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法

研究树林、陆地场景下可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法.利用拮抗视觉特性在YUV空间融合可见光与红外图像,增强二者的独有特征;在色彩传递阶段,使用3×3大小的十字形窗口定位红外图像的热目标,当窗口的局部均值大于红外图像的整体均值时,确定该像素点处于热目标区,表征红色与亮度(Y)差异的V分量值根据局部均值与整体均值之比进行增强.仿真结果表明,算法用浓烈的红色突出红外图像的热目标,有效地提醒观察者注意感兴趣的目标,同时,可见光图像的场景细节被赋予与白天光照下彩色图像类似的自然色彩,改善了场景的深度感知,提高了形势意识能力.     

高位灰度图像假彩色显示方法研究

传统的灰度级压缩算法存在无法自动识别感兴趣灰度范围,并且经过压缩后图像必然丢失一部分信息的问题. 文中针对高位灰度图像提出了一种假彩色显示的方法,对高位图像的灰度级采样,并映射到HSV颜色空间中H通道;压缩图像灰度级使其包含在0~255内,并将其映射到V图层;对图像进行归一化处理,并将其映射到S图层;最后将图像从HSV颜色空间转换到RGB颜色空间进行显示. 主观和客观评价结果显示,该方法能最大限度显示高位图像包含的细节.      

彩色图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点。     

基于红外视频的目标色彩分析研究

对黑暗环境中的目标进行监控,要借助红外视频摄像设备进行观察和采集.红外视频影像主要反映和体现目标及所在位置的背景向外界辐射出的能量的区别.文章通过阐述红外视频目标色彩分析的不同应用途径,对红外影像成像的主要特点进行分析,指出目标的大小、形状、姿势以及色彩灰度分布等属性共同构成了影像的信息,并且多种因素会对红外视频的目标色彩造成影响.文章对红外视频色彩分析流程进行了描述,对红外视频目标色彩分析处理技术进行了分析,对自适应阀值的确定进行了推算.以此,可以明显地分离出红外视频目标和背景的边缘色彩.     

一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,这就不能充分利用彩色图像的全部信息。文章提出了一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法,它能快速准确地检测到图像的边缘,具有低的错判率和较高的效率,优于传统基于灰度的边缘检测方法。     

基于Harris特征点检测法的雷达图像与电子海图的数据融合

为解决雷达图像和电子海图显示与信息系统(ECDIS)单纯图像叠加中的问题,在分析基于图像特征的自动图像配准算法基础上,提出基于Harris特征点检测法的图像配准技术,同时对强度、色调和饱和度(HIS)颜色模型在图像融合中的应用进行了探讨,给出基于特征的小波变换融合方法.对图像融合效果的仿真结果表明,该方法获得的融合图像优于传统方法.     

基于彩色边缘的运动车辆检测

在RGB空间中对彩色交通视频图像进行多通道边缘检测,利用融合的边缘信息进行多帧迭加建立自适应背景模型,通过背景模型抽取运动车辆.受车速,车流量,噪声等影响,得到的是不完整的目标边缘,依靠边缘生长对目标进行修补,以提高运动车辆检测的准确性,保证边缘的连续性.实验结果表明,该方法计算量小,能够满足实时系统的要求,可有效地检测运动车辆.