基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

基于侧抑制特性的夜视图像彩色融合方法研究

介绍了具有侧抑制特性的中心-周边分离网络(CSSN)，通过对一维信号处理效果的模拟分析，验证了CSSN对单幅图像或两幅图像间的对比度增强作用；在MIT融合结构的基础上，提出了一种新的基于CSSN的双通道融合结构，对微光与红外图像进行彩色融合处理后，证明能得到自然的色彩效果．     

基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪

基于单传感器（雷达或红外）系统存在局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,它能利用不同传感器的数据互补和冗余。特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低虚警概率;决策层融合能矫正因受干扰等原因而失去目标跟踪能力的传感器模块的伺服跟踪回路,并提高抗干扰性。     

基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法

针对灰色系统理论在空间域对红外与可见光图像融合的不足,以及非下采样Contourlet变换（ NSCT）在图像融合领域的优势,提出了一种基于目标提取的红外与可见光图像融合新算法。首先,对红外和可见光图像分别进行NSCT变换;其次,对红外低频分量应用灰色系统理论进行目标提取,并利用所提融合规则对低频分量进行融合,同时对高频分量采用常用融合规则进行融合;最后,对融合后高、低频分量进行NSCT逆变换,得到融合图像。通过与4种常用方法进行实验对比,结果表明,文中算法得到的融合图像视觉效果较好,某些客观评价指标提升明显。     

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。     

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.     

一种基于RCRF+BCH算法的NAND FLASH纠错方案的FPGA设计与实现

针对可见光图像和红外图像的融合目标检测问题,提出了一种基于决策级融合的目标检测算法。通过建立带标注的数据集对YOLOv3网络进行重新训练,并在融合之前,利用训练好的YOLOv3网络对可见光图像和红外图像分别进行检测。在融合过程中,提出了一种新颖的检测融合算法,首先,保留只在可见光图像或只在红外图像中检测到的目标的准确结果;然后,对在可见光图像和红外图像中同时检测到的同一目标的准确结果进行加权融合;最后,将所得的检测结果进行合并,作为融合图像中所有对应目标的检测结果,进而实现基于决策级融合的快速目标检测。实验结果表明：各项指标在建立的数据集上均有较好的表现。所提算法的检测精度达到了84.07%,与单独检测可见光图像和红外图像的算法相比,检测精度分别提升了2.44%和21.89%,可以检测到更多的目标并且减少了误检目标的情况;与3种基于特征级图像融合的检测算法相比,算法的检测精度分别提升了4.5%,1.74%和3.42%。     

基于D—S证据理论的自治车行为决策

在对有多个不同类传感器进行特征融合基础上应用D－S证据理论进行自引导车的行为决策，解决了单一传感器信息冗余度小、可靠性差和单一融俣方法进行行为决策存在不确定性因素的问题，在结构化或半结构化环境下，制定了采取概率上下限的决策规则，较好地将上一级融合的多个结果融合成对决策的一致描述。实验证明D－S证据理论完全可以满足自引导车实时跟踪和导航的决策需要。     

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。     

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RF5的一种多光谱图像融合应用系统

介绍一种用于紫外电晕检测及定位的多光谱图像融合应用系统, 该系统采用可见光CCD和紫外增强CCD在同一视场采集图像, 在系统的图像处理板中对所采集的两路图像进行融合处理, 在LCD上以便于观测电晕, 同时确定电晕产生的部位. 介绍了RF5框架的基本数据元素, 并以此搭建了上述应用系统中图像处理板的应用程序, 实现了多光谱图像的融合.     

基于色彩通道融合的火焰图像分割

提出了基于色彩通道融合的回转窑火焰图像分割方法,由彩色火焰图像的红绿通道、红蓝通和绿蓝通道构成三幅新的图像,分别从中提取训练样本集,对三个神经网络进行训练,神经网络收敛后,各自对相应的图像进行分割,会得到三种不同的结果,采用均值、中值、模糊逻辑和神经网络四种方法将其进行融合,会得到很高的分割准确率,实验结果表明该方法是可行的。     

双通道立体图像质量评价方法的研究

针对立体图像质量评价问题,基于人眼观测图像的感知特性,提出一种双通道立体图像质量评价算法。首先,获取双目视图的拉普拉斯金字塔序列构建融合图,采用并行域分解多权重化策略提取双目局部质量感知特征;然后,结合视觉平衡特性引入语义特征通道提取双目高层次语义特征;最后,在支持向量回归的基础上得到双通道主客观图像质量评价值的关系映射。双通道网络集成了包含视差信息的多局部细节特征与全局语义特征,在LIVE 3D 立体图像库进行性能测试,结果表明,算法所得预测值与主观评价值间具有良好的一致性。     

多分辨图像融合算法在DSP系统中的实现

介绍在可见光-长波红外双波段图像融合高速处理平台上实现多分辨图像融合算法的设计方案,该硬件平台采用高速数字信号处理器TMS320C6201DSP及多种适于高速数字图像处理的结构,在软件设计时,针对图像多分辨分解与重构运算过程的特点采取了多项优化措施,较好地解决了图像融合算法大运算量和数据存储空间与硬件系统实时处理之间的矛盾,实现了基于复杂图像融合算法的准实时融合处理。     

基于灰度图像转化的时间型隐蔽信道检测方法

时间型网络隐蔽信道是一种隐蔽性极高的信息泄露方式.其作为APT攻击的主要通信手段,对网络安全产生了极大威胁.目前针对隐蔽信道的检测方法通用性不足、误检率高,且人工提取流量特征耗时耗力.本文提出了一种基于灰度图像转化的检测方法.该方法将报文到达时间间隔归一化,转换成像素值,再将其转为灰度图像,由此把一维序列分类问题转成二维图像分类问题.本文使用卷积神经网络自动获取图像特征,并利用卷积块注意力模块,从空间与通道两个维度进行特征自适应优化.本文用合法流量和隐蔽信道流量组成的数据集训练网络,所得到的二分类模型用于判别被检测流量是否为时间型隐蔽信道流量.最后将提出的方法与现有的4种检测方法做对比.实验结果表明,本文方法具有更高的精确率和召回率,所得模型的通用性更好且误检率更低.     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

象素级多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息物综合怀分析过程，它可有效地萃取多通道图像信息，构成统一图像，提供显示中心显示或决策机构判别。各种图像传感器的性能极大地依赖于使用环境，至今还没有一种图像传感器在多种不同的使用条件下，其各项性能都高于其它类型的图像传感器，融合多传感器国图像能够提高图像探测系统的探测和识别能力。     

基于混沌系统的RGB彩色图像三重置乱算法

针对传统混沌加密系统密钥空间小,序列复杂度不足以及加密系统单一的问题,提出一种新的基于混沌系统的彩色图像三重置乱加密算法。利用Logistic混沌序列对彩色图像各个像素点的三原色(red green blue,RGB)顺序进行置乱,应用Rabinovich超混沌系统产生的四维混沌序列中的一组序列对图像的像素点位置进行分块置乱,使用余下的3组序列分通道对图像离散小波变换后的低频系数进行置乱与扩散。该算法充分利用混沌序列特征,将传统混沌置乱加密方法改进,使彩色图像像素点在RGB 3个通道内进行置乱,并将扩散过程与离散小波变换紧密结合。通过实验仿真,对该算法的密钥空间、敏感度、抗统计攻击能力和抗差分攻击能力进行分析,结果表明,该算法能够安全有效地加密图像,保护图像信息安全。     

舰船图像序列的电子稳像技术

针对船载摄像系统获取的图像序列抖动的问题,提出一种基于信息融合的电子稳像方法,对因风浪作用产生晃动的视频图像序列进行稳定处理,使输出的视频图像序列稳定而清晰.基于信息融合的电子稳像方法是指在运动估计过程中,对于传感器获取的运动矢量与软件算法获取的运动矢量进行信息融合,得到更为准确和有效的运动矢量,并对视频图像序列进行补偿的一种方法.给出采用软件方法、硬件方法和信息融合3种方法获取运动矢量,进行补偿得到的结果.与参考图像进行比较分析,结果表明信息融合的方法可以使稳定精度大大提高,更适合人眼观察.     

基于数据融合的无人机影像碎屑岩岩性识别

不同类型岩性影像纹理相似性高,基于单一的二维影像进行岩性识别精度较低。本文针对这一问题,开展了顾及影像深度信息的岩性智能识别方法研究。利用无人机影像具有多模态的特性,采用通道叠加、IHS变换、小波变换以及多模态融合四种影像融合方式,将深度信息融入到影像数据中,运用深度卷积神经网络DeepLabv3+进行碎屑岩岩性识别。经人工解译结果对比分析,结果表明,实验区内基于多模态融合影像的岩性识别精度最高,Kappa系数可达76.17%,总体识别精度可提升到91.05%;分析认为,顾及影像深度信息的岩性智能识别方法针对岩层表面不平整,高差落差大的砾岩识别效果有明显提升,但表面平整、高差表现不明显的泥岩和砂岩地层识别效果有待提升,总体为野外碎屑岩露头岩性快速识别提供了新思路。