基于NSCT和IHS变换域的灰度可见光与红外图像融合方法

针对灰度可见光与红外图像的融合问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(non subsampled contourlet transform, NSCT)和IHS变换域的自适应融合方法。该方法利用IHS变换域的有效分离图像亮度信息和光谱信息的优势,对灰度可见光图像进行彩色传递并得到亮度、色调、饱合度(intensity hue saturation, IHS)三个分量的值;然后通过NSCT变换分别对可见光图像的I分量和红外图像进行多尺度和多方向分解,并采用一定的融合规则得到融合图像的低频分量和高频分量,而后进行NSCT逆变换得到灰度融合图像并将其作为最终融合图像的I分量,最后进行IHS逆变换得到红绿蓝(red green blue, RGB)彩色融合图像。理论分析和仿真实验验证了该算法的有效性。     

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。     

基于小波变换和模糊数学的图像融合算法研究

提出了一种基于模糊数学的图像数据融合算法.作者针对可见光图像和红外图像融合的问题,分析了像素级融合的新方案,提出了基于多级小波分解的和模糊数学的融合算法.该算法首先衡量了两幅图像在小波变换域的相关性,并利用相关性的大小来计算模糊隶属度函数,最终通过对可见光图像和红外图像的加权平均完成像素级的融合.在本文的实验部分,作者针对两幅现场采集的实际数据验证了算法的有效性.     

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。     

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.     

基于双树复小波变换的夜视图像融合

针对夜视图像融合的特点:尽量获得精确的特征定位和清晰的图像表达,提出了基于双树复小波变换的融合方法,充分利用了双树复小波变换所具有的平移不变性、方向选择性、有限的数据冗余、完美的重构性和较高的计算效率等特点。并在此基础上提出了多策略的融合规则:低频采用清晰度,高频采用窗口能量。除了目视定性评价外,还使用了通用的基于主客观的定量评价方法。通过对两组夜视图像融合的实验测试,表明了双树复小波变换相对于离散小波变换的优势和高低频采用不同融合规则的有效性。     

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Curvelet变换的多光谱图像与全色波段图像融合

为了使融合后的多光谱Ms图像在保持原始Ms图像光谱特性的同时,最大可能地提高空间分辨率,提出了一种基于Curvelet变换的遥感影像融合算法。该算法首先采用Curvelet变换提取全色波段Pan图像的空间细节信息,然后采用基于内容的注入模型将提取的空间信息局部调整后添加到各波段Ms图像中去,得到具有高空间分辨率的Ms图像。算法在有效避免融合后Ms图像光谱失真的同时,能够显著提高融合图像的空间质量。采用IKONOS卫星遥感影像进行了仿真实验,实验结果结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面比传统的基于小波变换融合算法具有更高的性能。     

基于融合策略的非下采样Contourlet域SAR图像去噪与仿真分析

传统的SAR图像去噪方法仅考虑乘性噪声,而忽略其中的加性成分。根据图像统计特性提出加性和乘性复合模型,对图像施加非下采样Contourlet变换分解策略,然后在变换域引入融合策略以完成最终的去噪。仿真分析表明:采用该新算法后的视觉效果和客观衡量指标都比较理想。     

Spectral matching algorithm based on nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform

A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image into...     

Contourlet transform for image fusion using cycle spinning

A new method for image fusion based on Contourlet transform and cycle spinning is proposed. Contourlet transform is a flexible multiresolution, local and directional image expansion, also provids a sparse representation for two-dimensional piece-wise smooth signals resembling images. Due to lack of translation invariance property in Contourlet transform, the conventional image fusion algorithm based on Contourlet transform introduces many artifacts. According to the theory of cycle spinning applied to image denoising, an invariance transform can reduce the artifacts through a series of processing efficiently. So the technology of cycle spinning is introduced to develop the translation invariant Contourlet fusion algorithm. This method can effectively eliminate the Gibbs-like phenomenon, extract the characteristics of original images, and preserve more important information. Experimental results show the simplicity and effectiveness of the method and its advantages over the conventional approaches.     

New algorithm for infrared small target image enhancement based on wavelet transform and human visual properties

1 .INTRODUCTIONBecause of the li mitation of the existing infrareddevices’function,the effects of infrared sensor’si maging are far from perfection and have manydrawbacks such as big noise , low contrast , andpoor visual effects , which affect badly its use inthe real battlefield. The goal of i mage enhance-ment is to reduce noise , preserve edges and i m-prove the visual effects of i mages , so i mage en-hancement is an absolutely necessary part of signalprocessing in the infrared i mag…     

基于非下采样contourlet变换的图像边缘检测新方法

非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)由于其平移不变性使得检测出的边缘定位准确。但是传统的基于非下采样contourlet变换的边缘检测结果中仍存在伪边缘,这是固定阈值选取不当所致。采用双阈值对高频子带中的模极大值进行筛选,用得到的两个矩阵进行补偿链接可以减少伪边缘。由于NSCT系数的结构特点,低频子带中也存在丰富的边缘信息,再用Canny算子对低频子带进行检测。仿真结果表明,基于双阈值的模极大值方法检测的高频子带细节丰富、定位准确、纹理清晰,Canny算子检测的低频图像边缘,轮廓完整连续,融合后的图像有效地抑制了噪声,消除了伪边缘。