一种新的红外与可见光图像融合评价方法

在对源图像进行区域划分与关联的基础上,结合红外与可见光图像的成像特点和图像融合任务需求,定义了两个图像区域特征,基于该特征和融合图像与源图像的信息熵及互信息（mutual information, MI）,构造了融合图像区域相似度评价指标,提出了一种新的无参红外与可见光融合图像质量评价方法。实验表明,本文所建立的融合图像质量评价指标,比目前常用的几种评价指标更接近人的视觉观感。     

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.     

基于双边与高斯滤波混合分解的图像融合方法

针对红外与可见光图像融合时,两种异质图像信息容易相互干扰,造成融合图像出现模糊、信息混乱和对比度降低等问题,提出了一种基于双边与高斯滤波混合分解的融合方法。首先采用双边和高斯滤波器对输入的红外与可见光图像进行混合信息分解,得到小尺度纹理细节、大尺度边缘和底层粗略尺度图像信息;其中的大尺度边缘信息包含红外图像的主要特征,依据该特征确定各分解子信息的融合权重,从而将重要的红外特征信息注入到可见光图像;最后通过对各融合子信息进行组合重构出融合图像。实验结果表明,该算法融合效果要优于传统基于多尺度分解的图像融合算法。     

结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合

针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition, FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配

针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

SAR与可见光图像融合算法的研究

针对不同传感器数据融合这一难题 ,提出了一种SAR与可见光图像数据融合算法 ,它包括三个部分 :几何配准、SAR斑点噪声消除及SAR与可见光图像数据融合。运用相关算法进行几何配准 ;运用数学形态学滤波技术进行SAR斑点噪声消除 ;运用调制法进行SAR与可见光图像的数据融合。实验结果证明了本算法的有效性。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

基于多源信息融合的巡飞弹对地目标识别与毁伤评估

面向利用多枚巡飞弹对地面高防御移动目标进行打击的任务场景,提出一种基于多源信息融合的巡飞弹对地移动目标识别与毁伤评估方法。基于IoU判定实现红外图像与可见光图像的多源信息融合;提出一种基于YOLO-VGGNet的两阶段紧耦合的巡飞弹对地移动目标毁伤评估方法,利用卷积神经网络深度语义信息提取的优势,引入红外毁伤信息,实现对地面移动目标的在线实时毁伤评估。。实验结果表明：基于多源信息融合的目标识别算法有效提升了巡飞弹对地面移动目标识别的有效性;基于YOLO-VGGNet的在线实时毁伤等级评估方法较传统基于图像变化检测与基于两阶段卷积神经网络的方法评估准确率分别提升19%和10.25%。     

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于逼近理想解排序的图像融合效果评价方法

将图像融合评价看作是一个多属性决策问题, 提出了一种基于逼近理想解排序的图像融合效果综合评价方法。通过引入理想融合图像、负理想融合图像的概念, 结合评价者的先验知识和选取的定量评价指标, 以距离测度作为图像融合结果的优劣评判标准,实现了对各个融合图像效果的综合评价, 兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明, 该评价方法具有较好的有效性、实时性和简洁性。     

基于四通道不可分提升小波的多聚焦图像融合

张量积小波及其提升小波只强调图像的水平方向和垂直方向的边缘,造成其在应用于多聚焦图像融合时结果图像的空间分辨率不高;而二维四通道不可分小波对图像进行融合时虽有较高的空间分辨率,但由于对图像进行分解和重构时采用了卷积运算,使得融合方法的运算量增大。针对上述问题,把二维四通道不可分小波滤波器组进行提升分解,并提出了一种基于此提升分解方案的多聚焦图像融合方法。首先,对二维四通道不可分小波滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并利用所得提升方案对源图像进行分解;其次,对分解后的低频子图像和高频子图像分别进行融合,得到融合金字塔;最后,做二维提升小波逆变换,得到融合后图像。利用熵、平均梯度和清晰度等客观指标对融合结果进行评价。实验结果显示,所建议提升小波融合方法比张量积小波和张量积提升小波融合方法及轮廓波融合方法有较高的清晰度,比提升之前的二维四通道不可分小波融合方法速度有了较大提升。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

基于模糊Renyi熵和区域增长的图像目标分割方法

为了实现快速精确的航空侦察图像目标分割,提出基于模糊Renyi熵和区域增长的分割方法。首先在Renyi最大熵分割的基础上,应用模糊隶属度函数,引入模糊Renyi熵,提高图像分割效果。然后为了获取种子点,提出了基于双金字塔和特征融合的显著性检测方法,并通过形态学重构开运算和区域极大值生成目标核心区域。最后,增长准则设计为将图像分割结果进行二值标记,然后选取与目标核心区域重叠最多的区域块为目标分割结果。实验结果表明,所提方法可实现复杂场景航空侦察图像舰船目标的快速和精确分割。     

基于空谱信息协同与Gram-Schmidt变换的多源遥感图像融合方法

多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势, 有利于提高土地覆盖分类精度。然而, 当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题, 提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中, Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3, GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息, 因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征, 并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性, 采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外, 由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能, 将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明, 与单独使用原始Sentinel-2A相比, 所提方法可以将整体精度提高多达5%, 具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。     

基于局部熵的边界与区域水平集图像分割模型

基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函数,提高了模型检测弱边界能力,加快了曲线的演化速度;引入Chan Vese (C V)模型作为外部能量项,提高了模型的抗噪性,增强了模型分割灰度不均匀图像的能力。通过图像分割实验,验证模型对初始轮廓以及噪声的鲁棒性、分割灰度不均匀图像的能力,并采用客观数值指标,将所提模型与另外三种模型在分割效率和分割准确性方面进行比较。结果表明,提出的模型增强了对噪声的鲁棒性,提高了分割弱边界图像的能力,而且分割灰度不均匀的图像时也取得了比较满意的效果。