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。     

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.     

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.     

基于像素值选择的红外与可见光图像融合方法

在夜视系统中,红外图像可以提供可将光图像没有的信息,但是红外图像又缺少许多可视化的重要特征.图像融合技术能够融合具有相关信息的红外图像和可将光图像.本文中提出了一种基于小波变换的图像融合技术,并且运用此技术做了相关的图像融合试验.     

基于小波分解的图像融合

本文根据基于小波变换的图像融合框架,首先对原始图像进行多层小波分解,获取各自的近似低频和细节高频分量,并生成模图像簇Mj（x,y）和相角图像簇Aj（x,y）（j为尺度数）。针对图像的小波系数融合时,对于近似低频分量融合,利用线性计算来获取;对于细节高频分量的融合,首先在各阶模图像中寻找沿相角方向的模的局部极大值点．生成可能的边缘图像。为保持图像细节,生成边缘图时同时保留所有的局部极大值点,除局部极大值以外其他象素均标记为零。利用边缘匹配原则,得到后选边缘点的图。利用边缘匹配原则,得到后选边缘并对其进行边缘点连接。这样不但得到了重要的边缘点,也几乎全部的去掉了噪声。高频细节分量中边缘点的融合。利用线性加权计算来得到,其它的细节高频分量的小波系数利用常用的融合规则来计算。大量的图像融合试验表明,本论文提出的方法较好的对融合了图像的不同源图像的细节特征,较好的保留了不同源图像的边缘．线．区域边界等高频细节信息,取得了良好的实验效果。     

小波图像融合评价方法的综合比较研究

图像融合的客观评价方法是图像融合领域研究的热点问题之一。论文总结了目前参考文献中常见的图像融合评价方法,利用MATLAB实现了这些方法并将它们集成为一个图像融合评价的可视化工具箱。该工具箱可直观地选择融合图像并给出各种评价结果。我们使用该工具箱,对基于小波的图像融合进行了较为系统的评价分析,并给出了各种评价方法的对比分析结论。     

基于小波变换的图像融合

本文简要介绍了小波变换在图像融合中的应用及其基本流程。在融合规则中,对于低频系数,采用求平均值的方法;对于高频系数,采用取最大值的方法。以Matlab为工具,对多聚焦的黑白图像进行试验,直观地验证了基于小波变换图像融合的可行性,表明该方法有效地提高了图像的清晰度。     

基于小波变换的图像融合技术

概述了图像融合的技术,着重介绍了基于小波变换的图像融合的原理与几种算法,通过主观视觉效果分析与客观统计参数,分析评价了各融合算法的效果,并作了相互比较。     

基于小波变换的图像融合技术研究

从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望。     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法,通过对红外序列图像中的运动目标进行检测,将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明,文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息,有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

基于照明感知和密集网络的红外与可见光图像融合

针对现有方法忽略照明不平衡、存在对比度低、纹理细节丢失等问题,本研究提出一种基于照明感知和密集网络的红外与可见光图像融合方法。首先,从可见光图像中获取照明概率并计算照明感知权重以指导训练网络,通过特征提取与信息度量模块来计算源图像的自适应信息保留度,用于保持融合结果与源图像间的自适应相似性。同时,照明感知损失与相似性约束损失函数使模型在结构、对比度、亮度上能够全天候地生成包含显著目标和丰富纹理细节信息的融合图像。本研究在TNO与MSRS 2个公共数据集上进行主、客观评估。实验结果表明,本研究弥补了照明不平衡的缺陷,在保留更多红外目标的同时,也有效地保留了更多可见光图像的纹理细节信息。     

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。     

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.      

基于小波局部能量特征的多分辨率图像融合

研究了基于小波变换的多分辨率图像融合的理论和方法,提出了一种以小波局部能量作为融合特征的融合算法,并讨论了融合图像的评价问题.实验表明：所提算法在熵、交叉熵、均方根误差和峰值信噪比等方面都有较好的效果.     

基于残差密集块和自编码网络的红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合是复杂环境中获得高质量目标图像的一种有效手段,在目标检测与跟踪、图像增强、遥感、医疗等领域有广泛应用前景.为解决目前基于深度学习的红外与可见光图像融合方法中存在的网络无法充分提取特征、特征信息利用不充分和融合图像清晰度低的问题,本文提出了一种基于残差密集块的端到端自编码图像融合网络结构,利用基于残差密集块的编码器网络将图像分解成背景特征图和细节特征图,然后将两种特征图进行融合,再通过解码器进行重构,还原出最终的融合图像.测试结果表明,本文的方法可以得到清晰度高、目标突出、轮廓明显的融合图像,在SF、AG、CC、SCD、Qabf、SSIM 6个融合质量评估指标上与目前代表性融合方法相比均有不同程度的提升,特别是在融合图像清晰度上优势明显,且对于模糊、遮挡、逆光、烟雾等复杂环境图像有较好的融合效果.      

基于局部结构和视觉显著特征的红外和可见光图像泊松重构融合算法

研究了一种基于泊松重构的红外和可见光图像融合算法,算法在梯度域内实现图像信息的融合,可有效避免传统空域和变换域方法在融合图像中由于局部亮度不一致而产生伪边缘。另外,提出的算法在源图像梯度融合时,同时考虑了图像的局部结构显著和视觉显著特征,能够在保留源图像更多细节的同时突出输入图像的视觉显著目标信息。通过与其他最新融合算法的对比实验结果显示本文算法获得的融合图像既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,并且不会产生伪影和噪声,同时客观评价指标也有显著的优势。     

基于小波变换的镁合金双弧焊多聚焦熔池图像融合算法

摘要： 针对镁合金双弧焊多聚焦熔池图像融合规则的选择,提出了基于窗口化小波低频系数的融合规则.该融合规则考虑了低频分量对融合后图像的贡献和图像像素间的相关性.由实验结果及客观评价数据表明,该算法能够得到较好的融合效果,增加了镁合金双弧焊多聚焦熔池图像中的清晰目标和融合熔池边缘信息.     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.     

基于小波变换的自适应图像融合算法

在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。