基于NSCT变换的红外与可见光图像融合新算法

考虑红外与可见光图像的成像机理,提出把非下采样Contourlet变换用于该类图像融合的改进措施.先用NSCT变换在多尺度和多方向上去分解已经配准的图像,可以得到低频系数部分和高频系数部分;再对低频子代部分应用归一化局部方差的差和融合阈值比较的融合规则,对于高频方向子代部分则使用拉普拉斯能量和的能量取大的融合方法;最后把NSCT逆变换应用在高低频部分,输出最后的图像.通过对比实验可知,提出的新方法较传统的图像融合方法更能准确地反映所要研究的场景.     

NSCT域梯度加权的红外与可见光图像融合

提出了一种非下采样轮廓波变换(NSCT)域梯度加权的红外与可见光图像融合方法.在多尺度变换图像融合框架下,先对多源传感图像进行非下采样轮廓波变换,然后对变换得到的图像低通成分进行梯度域加权融合,对高通成分进行绝对值最大选择融合,最后通过非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.利用梯度加权融合生成融合图像的低通系数,更好地保留了各源图像低通成分包含的有用信息.大量实验结果表明:该方法能有效提升图像融合性能,明显增强融合图像的对比度,融合图像表现出更好的视觉质量和可观测性.     

基于非下采样Contourlet变换的 SVM多聚焦图像融合

提出基于非下采样Contourlet变换的支持向量机(SVM)多聚焦图像融合算法. 采用非下采样Contourlet变换分解图像得到不同频域子带系数. 针对直接取系数绝对值最大融合规则不能反映图像区域的缺点,提出SVM分类系数融合规则. 根据各子带系数物理意义将区域方差、区域能量作为SVM核函数参考量来选择清晰像素点系数,根据融合系数重构得到融合图像. 结果证明该算法能有效并准确地融合图像中的信息.     

基于NSCT-PCNN变换的多传感器图像融合

针对同源和异源的多传感器图像的特征,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的图像融合算法。首先,用NSCT对已配准的源图像进行分解,从而准确地提取出了二维和更高维的边缘纹理信息;其次,对低频子带系数采用区域方差进行了整合,从而得到融合图像的低频子带系数,而对高频子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过对所有子带系数进行NSCT逆变换,从而得到了融合图像。实验结果表明,该方法优于Mallat小波方法和传统的NSCT方法,有更好的视觉效果。     

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.     

一种基于非降采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

给出了一种非降采样Contourlet变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法.非降采样Contourlet变换是一种平移不变的小波变换方法,且具有良好的方向选择性,其对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息.结合HIS变换,非降采样Contourlet变换将细节注入到多光谱图像得到的融合图像,不但具有较高的空间分辨率,而且有效保持了多光谱图像的光谱特征.实际的SPOT全色图像和TM多光谱波段融合结果表明,所提议方法的性能优于目前广泛使用的小波域方法如离散小波变换和A Trous小波变换以及Contourlet变换等融合方法.     

融合显著区域和非下采样Contourlet变换的图像检索方法

为了提高图像的检索性能,基于显著区域直方图和非下采样Contourlet变换技术,提出了一种图像检索新方法。首先,以兴趣点为基础实现图像显著区域和背景区域的划分,并提取这两个区域的直方图作为颜色特征;其次,对图像进行非下采样Contourlet分解,获得高频子带的均值和方差作为图像的纹理信息;最后,将得到的颜色特征和纹理信息有机结合对图像进行检索。实验结果表明,该方法性能稳定,具有较高的检索效率。     

基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法

非子采样Contourlet变换(NSCT),是针对Contourlet变换的一些局限性进行了改进,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解.提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法.首先对多聚焦图像进行NSCT变换;然后对变换得到的低频分量系数采用改进的加权平均融合规则进行融合处理,对高频分量的最高层和其它层系数分别采用绝对值最大和改进的区域方差融合规则进行融合处理;最后重构图像得到融合结果;并给出了实验结果.对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于常用的融合方法和参考文献的融合方法.     

一种基于NSCT和对比度拉伸的红外与可见光图像融合算法

针对传统的红外与可见光图像融合算法所存在的边缘信息缺失等问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和对比拉伸度的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波对红外与可见光图像进行分解,得到高低频子带系数,采用"绝对值取大"和"窗口系数绝对值取大"的融合规则融合高频子带,低频子带采用改进的局部拉普拉斯能量的融合规则进行融合,经过N...     

基于自编码器的红外与可见光图像融合算法

基于深度学习的红外与可见光图像融合是图像处理领域的研究热点之一,为丰富融合图像的细节信息、突出红外目标,基于自编码器网络提出一种可进行端到端训练的融合算法。首先,将编码器设计成双分支结构,并针对红外与可见光图像的特性设置不同的特征提取方式;其次,为有效地融合红外与可见光的互补信息,设计了一种可学习的融合策略,并使整个框架能够进行端到端的学习;最后,解码器对通过融合策略所获得的特征进行重构,进而得到融合图像。基于TNO数据集进行实验验证,定性和定量的结果表明,算法能够生成红外目标突出、细节信息丰富的融合图像,相较于其他算法,融合性能更加优越。     

基于仿生视觉机制的红外与可见光图像融合

为实现红外图像与可见光图像的融合,设计了以响尾蛇的视觉成像机制为基础的红外图像与可见光图像融合神经网络结构.首先根据双模式细胞的6种响应模式,得到红外和可见光图像的6种响应结果,然后以视觉感受野数学模型为基础,将6种双模式细胞响应输入到由ON对抗系统和OFF对抗系统组成的双层网络结构中,最后输出R、G和B 3个通道的映...     

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NSCT与PCNN的自适应图像融合

提出了一种新的基于非下采样轮廓波(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的自适应图像融合方法.对已经配准的源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数.对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则;而高通子带系数,采用改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后,对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文算法明显优于其他几种方法,具有更好的融合性能,清晰度更高,是一种可行、有效的图像融合方法.     

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。     

一种基于NSCT和图像融合的多视点图像编码方法

提出了一种基于相邻视点图像融合的多视点图像编码方法。该方法首先将多幅同一场景的多视点视频图像进行融合,得到一幅含有大部分信息的融合图像、边信息和视差矢量。之后对融合图像作基于NSCT的类SPIHT编,对边信息和视差矢量进行熵编码。该编码方案,通过图像融合,有效降低了多视点视频图像传输和存储过程中的信息量。解码后的图像视觉质量和实验结果表明,该方法能更有效地表示图像的边缘信息,获得比传统编码方法更高的峰值信噪比,具有实践意义。