可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

基于ETM+遥感图像的图像融合试验及评价方法

为了对比分析不同方法在融合ETM+遥感图像的高空间分辨率全色波段和多光谱波段的效果,选取基于彩色技术的IHS和RGB变换、基于图像变换技术的PC变换、Gram-schmidt变换和基于算数技术的Brovey变换4种融合方法,对研究区域ETM+图像进行了融合,并采用衡量信息量的信息熵、标准差及衡量光谱保真能力的偏差指数和相关系数进行了融合效果评价。融合结果表明:依Brovey、IHS、PC、Gram-Schmit方法融合后的图像,其光谱保真程度逐渐降低。Brovey变换最大限度保持了原始图像的光谱信息,而空间信息的详细程度较差;IHS变换空间融合后的图像空间细节信息最大,但光谱保真能力差;PC变换和Gram-schmidt变换后融合图像的光谱保真和空间信息详细程度介于Brovey和IHS之间;Brovey和IHS有较好的融合效果。     

采用交互信息量评价遥感图像融合结果的方法

提出了采用交互信息量的评价准则来评价遥感图像的融合效果的方法，该方法通过衡量融合图像与源图像的互信息来评价融合效果，具有简单、准确、抗干扰性好的特点。通过将它与采用熵和联合熵的评价方法相比较，实验结果表明交互信息量是一种很好的评价方法．     

基于图像增强和融合的SAR图像变化检测

为提高合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像变化检测的准确率和鲁棒性,提出了一种基于图像增强和融合的无监督SAR图像变化检测方法。为获得较好的背景噪声抑制、变化区域增强和边缘保持效果,在对原始SAR图像进行自适应图像增强的基础上构造对数比和均值比差异图,采用低频小波系数加权平均和按最小局部能量选取高频小波系数的融合策略对上述差异图进行图像融合。实验结果表明,融合后的差异图结合模糊局部信息C均值聚类在不同的数据集上均取得了较高的检测准确率和Kappa系数,鲁棒性较强,可广泛应用于SAR图像变化检测领域。     

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.     

图像融合研究综述

本文介绍了图像融合的发展过程,以及国内外发展状况.并对图像融合的层次进行了分析,对各层做了详细介绍并做了对比.详细介绍了像素级图像融合的算法,对算法进行了比较分析,然后对融合后图像的评价做了介绍.最后对图像融合研究做出了展望.     

一种新的融合图像效果评价方法

目的寻求一种新的融合图像效果评价方法。方法定义了一个新的基于模糊积分的融合图像空间分辨率评价指标。在此基础上,引进原有的偏差指数,利用加权求和定义了融合图像效果评价方法。结果提出一种新的融合图像评价方法。结论新方法更适于进行多光谱图像和高分辨率图像的融合结果分析。     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

利用统计特性进行图像融合效果分析及评价

研究图像融合的客观效果评价。利用图像的统计特性,即均值、标准方差、熵、交叉熵进行融合图像分析及效果评价的方法,并以多尺度对比度金字塔图像融合方法为例,就同一目标可见光与红外图像融合的具体情况,对融合层数不同的结果图象进行分析和评价。评价结果与理论分析结果、目视效果相吻合。统计特性是一种客观和实用的对融合图像效果进行分析及评价的方法。     

红外与可见光图像融合的人脸识别算法

红外图像为解决可见光图像中人脸部受光照的影响提供处理方法,但是红外图像有两大缺陷:一个是红外对周围环境温度变化比较敏感;另一个是红外对玻璃具有非穿透性.与红外图像相比,可见光图像能克服上述问题.由于以上原因,给出了一种基于小波变换的红外与可见光图像融合的人脸识别方法.该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,然后利用基于区域能量法寻找最优融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.使用Equinox公司的人脸数据库,对融合图像和可见光图像分别进行了基于Fisher脸的人脸识别验证.仿真结果表明,利用该融合算法所获得的融合图像比单一可见光图像具有更好的识别性能.     

基于小波的偏振图像融合算法及性能评价

文章介绍几种基于小波变换的偏振图像的融合算法,利用多分辨小波变换的系数,采用低频图像的小波系数最大值作为融合后的低频系数,高频图像根据确定的融合规则,调整高频小波系数大小;并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这几种融合方法的各自特点.实验结果表明,这几种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果.     

图像模糊信息融合算法的性能评价

讨论了图像模糊信息融合算法的性能评价问题，采用信息融合技术，可把图像的模糊信息进行融合处理，进一步提高基于模糊技术的图像模式识别的准确率，从信息论的观点出发，提出利用模糊熵来评价模糊信息融合算法的性能，以指导对融合算法的设计和分析，提高评价方法的客观性和精确性。     

融合边缘信息的合成孔径雷达图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类(simple linear iterative cluste, SLIC)对含有乘性相干斑噪声的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像边缘分割不理想的问题,本文在SLIC基础上提出了一种融合边缘信息的SAR图像超像素分割算法。首先,利用高斯方向平滑对SAR图像进行预处理,从而在抑制乘性相干斑噪声的同时有效保护边缘细节;其次,提出了一种基于指数加权平均比率(ratio of exponential weighted average, ROEWA)算子的改进相似度测量参量,以提高SAR图像的分割精度;最后,采用六边形初始化聚类中心与圆形区域的搜索方式进行局部区域聚类,从而保证了算法复杂度增加的同时,算法的运行时间不会明显变化。实验结果表明,与四种经典超像素算法相比,本文算法生成的超像素边缘更加贴合SAR图像的真实边缘且得到的超像素大小较为均匀。     

融合目标轮廓和阴影轮廓的SAR图像目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别问题,在基于图像成像模型分析基础上,提出了一种融合SAR目标轮廓和阴影轮廓的目标识别算法.首先提出了一种基于去控制标记符的SAR图像分割算法,得到SAR图像目标轮廓和阴影轮廓,然后用这2种轮廓融合,用傅立叶描述子将二维数据转为一维数据,最后用基于串接准则的融合算法得到识别结果,进行SAR目标识别.基于MSTAR的实验结果验证了本算法的有效性.实验结果证明:目标轮廓和阴影轮廓的结合,除反映本身包含的局部空间结构信息外,还能反映SAR目标的高度信息,较单一轮廓特征,是一种更为稳健的特征.     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

光学分子影像手术导航系统中图像融合算法研究

手术中肿瘤的精确定位一直是国际上的研究热点及挑战性问题.对光学分子影像手术导航系统中的图像融合算法进行了研究,对图像数据进行预处理后,利用梯度信息确定荧光图像兴趣点,缩小配准点的搜索区域.配准过程采用穷尽搜索策略,以平均绝对差(MAD)、均方差(MSD)和归一化积相关(NPROD)作为相似性度量,并利用域法修正的方法对兴趣点坐标进行修正,避免了因兴趣点过度偏离图像中心而导致配准失败.该算法将32组图像数据的平均配准时间从原始算法的539.384 s缩短到43.200 6 s(MAD),46.685 3 s(MSD)及85.978 6 s(NPROD).采用这3种相似性度量算法的融合效果均优于原始算法.     

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出.但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合.基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合.选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征.实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息.