基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

基于NSST和稀疏表示的多源异类图像融合方法

针对SAR、红外和可见光图像的灰度差异性大,融合图像感兴趣目标不突出的问题,提出一种基于NSST和稀疏表示的多源异类图像融合方法。首先将训练图像进行NSST变换,在低频系数上构建多尺度学习字典;对SAR、红外和可见光图像进行NSST变换,利用滑动窗口分解低频系数为图像块序列,对图像块序列零均值化后再稀疏分解,采用稀疏系数绝对值取大的融合规则;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;最后对融合系数进行NSST逆变换得到最终的融合图像。     

基于NSCT和边缘检测的图像融合算法研究

近年来,图像融合已经成为计算机视觉领域一向有价值的新技术,论述了NSCT变换理论,先将图像作非下采样拉普拉斯金字塔尺度分解,在各个尺度层对高频子带作非下采样方向分解,然后分别采用基于区域能量和边缘检测的融合规则得到融合图像的非下采样Contourlet低频和高频系数;最后再进行非下采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合图像多项指标都优于Contourlet变换、NSCT变换。     

基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合

目前传统多尺度分析红外图像融合算法存在以下不足:融合图像的对比度改善效果有限,无法获取图像的某些细节信息;融合规则仅考虑单一特征,故未能突出目标特征。针对以上问题,本文提出一种基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合算法。首先对待融合的图像进行基于自适应引导滤波的多尺度Retinex图像增强,然后利用NSCT对图像进行多尺度分解,最后利用图像视觉显著性融合低频系数,采用基于窗口的系数融合带通系数。实验证明,该算法获得的红外融合图像效果明显优于传统方法。     

NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合

为了在红外与可见光图像融合时保留各自更多的细节信息,同时降低算法复杂度,采用了非下采样剪切波变换（NSST）和改进模糊逻辑的红外与可见光图像融合方法,利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频子带系数和高频子带系数。然后对低频子带系数采用基于改进的模糊柯西隶属函数的权值平均融合规则;对高频子带系数采用能量匹配度和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后对低频子带融合系数和高频子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,此融合方法不仅可以保证融合清晰度,对缩短算法的运行时间也是有帮助的。     

基于全变分的权值优化的多尺度变换图像融合

在基于多尺度变换的图像融合中,通常对分解后的低频图像采用加权求和的融合规则,而对于异源图像融合的情形,两幅源图的低频分量之间亮度差距较大,这时权值的选择直接影响到融合图像的视觉效果,简单的平均规则会使融合图像对比度降低。针对这一问题,该文提出将加权系数看作一个函数,用全变分方法对其进行优化;为使该方法可适用于所有的多尺度变换像融合,分别建立了图像域和变换域上的全变分模型。实验表明该方法能得到细致准确的权值函数,很好地保持源图像中的显著目标,提高了融合效果,从而证明了该方法的有效性和优越性。     

基于NSCT的自适应多判决图像融合方法

针对传统的融合方法对于红外图像目标信息和可见光图像丰富的背景信息无法有效地保留到融合图像的问题,提出一种基于NSCT变换的自适应多判决红外与可见光图像融合方法。首先,将来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT多尺度、多方向分解;然后,分别对高低频系数采取不同的融合规则：低频系数采用基于区域能量调节因子自适应加权的方法,对高频系数采用混合的融合方法,即对于高层,采用像素点绝对值选大的融合方法,对于低层采用基于对比度的多判决融合方法;最后,将得到的高低频融合系数进行逆NSCT变换得到融合图像。实验结果表明,经主客观评价,本文提出的融合方法优于文中其他基于多尺度分析的图像融合方法,可得到更理想的融合图像。     

NSST域红外和可见光图像感知融合

为了提高融合图像的视觉感知效果,提出一种非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shear Transform,NSST)域红外和可见光图像感知融合方法.首先采用NSST将源图像分解为高频和低频分量;接着采用参数自适应脉冲耦合神经网络(Parameter Adaptive Pulse Coupled Neural Network,PA-PCNN)融合高频分量图像,提高成像细节;然后联合使用高斯滤波器和双边滤波器进行多尺度变换以融合低频分量图像,将低频分量分解为多尺度纹理细节和边缘特征以捕获更多的多尺度红外光谱特征;最后利用NSST逆变换获取融合图像.实验结果表明,该方法不仅可以有效提高融合图像的细节信息,而且还能增强红外特征的提取能力以契合人体的视觉感知.     

一种基于视觉显著性的图像融合算法

基于视觉显著特征提出一种新的图像融合算法.首先对源图像进行小波分解,得到低频系数和高频系数;然后针对低频系数提出一种基于视觉显著性的融合规则,对高频系数采用绝对值取大的融合规则;最后对融合后的低频系数和高频系数进行小波逆变换得到最终融合图像.该方法能完好地将源图像的细节融合在一起.仿真实验表明,该算法在视觉效果上比传统及改进方法更好,同时互信息、平均结构相似性、信息熵等传统客观评价指标有所提高.     

基于图像信息的红外与可见光图像融合方法研究

研究了红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于图像信息的图像融合新算法.首先利用非采样Contourlet变换的多分辨率特性和平移不变性对图像进行多尺度和多方向分解,得到一系列子带图像,然后针对图像变换后各带通方向子带高频系数的特点,提出了度量图像信息的融合规则.图像的低频部分决定了图像的轮廓,对低频子带应用简单...     

基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合

为了获得更适合人感知的夜视融合图像,该文提出一种基于灰度变换与两尺度分解的夜视图像融合算法。首先,利用红外像素值作为指数因子对可见光图像进行灰度转换,在达到可见光图像增强的同时还使可见光与红外图像融合任务转换为同类图像融合。其次,通过均值滤波对增强结果与原始可见光图像进行两尺度分解。再次,运用基于视觉权重图的方法融合细节层。最后,综合这些结果重构出融合图像。由于该文方法在可见光波段显示结果,因此融合图像更适合视觉感知。实验结果表明,所提方法在视觉质量和客观评价方面优于其它5种对比方法,融合时间小于0.2 s,满足实时性要求。融合后图像背景细节信息清晰,热目标突出,同时降低处理时间。     

基于NSST图像特征的多聚焦图像融合方法

针对广泛存在于多聚焦图像融合方法中的局部图像细节不清晰的现状,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)图像特征的多聚焦图像融合方法。利用NSST对待融合源图像进行多尺度、多方向稀疏分解,分别获取低频和一系列高频子带图像。通过空间频率和局部能量确定融合后的低频子带系数,利用边缘检测算子直接获取高频子带图像中的细节和边缘信息,并采取NSST反变换得到最终融合结果图像。仿真实验结果表明,同现有的几种经典算法相比,本文提出的方法获得的结果图像拥有更清晰的视觉效果、更理想的客观指标效果以及更高的算法运行效率。     

结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。     

增强融合图像视觉效果的图像融合方法

针对现有图像融合方法得到的融合图像对比度低，图像纹理细节信息保留不充分，图像视觉效果差等问题，论文提出一种新的基于图像对比度增强的红外与可见光图像融合方法，以有效提高融合图像的视觉效果。首先，为提高可见光图像低亮度细节的能见度，在融合之前，提出一种基于引导滤波器的动态范围压缩与线性变换相结合的自适应图像增强方法；其次，采用基于引导滤波器和高斯滤波器相结合的多尺度融合方法，将红外图像信息有效地注入可见光图像中；最后运用非局部均值滤波对融合后的图像进行后处理，以得到效果增强的融合图像。实验结果表明，该方法能够获得较好的图像融合效果，无论从主观视觉还是客观评价指标上，都要优于现有的常用图像融合方法。      

基于融合策略的单幅图像去雾算法

为了有效增强雾天衰退图像,提出了一种基于融合策略的单幅图像去雾算法。该融合策略无需依靠大气散射模型或场景结构信息,只需通过原始衰退图像来获取其输入图与权重图。其中2幅输入图的作用主要是对原有雾图像进行颜色校正和对比度增强,而3幅权重图则突显了图像雾气较浓区域的细节信息。融合策略将上述输入图与权重图相融合以生成对比度高、色彩丰富的去雾图像。此外,本文还从人类视觉感知的角度提出了一个新的去雾效果评价指标,从而为图像去雾与去雾效果评价问题提供了新的解决思路。实验结果表明,与已有方法相比,提出的基于融合策略的去雾算法能更好地提高各种雾天图像的清晰度。     

基于四阶相关系数的NSCT域红外与可见光图像融合

采用非下采样Contourlet变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数;最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合算法能更好地保留目标信息,同时也显著地提高了图像的信息量,在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。     

基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合

利用均匀离散曲波变换（UDCT）多尺度、多方向、低冗余等特征,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先使用UDCT对源图像进行多频带分解;然后根据多聚焦图像的特点,对分解后的低频子带系数运用一种基于改进拉普拉斯和算子的方案进行融合,对高频方向子带系数运用基于局部能量的融合规则进行融合,并对融合系数做一致性检测;最后重建各子带系数得到融合图像。实验结果表明:所提方法可以有效地融合源图像中的方向信息和细节特征,同时抑制了融合图像中的伪Gibbs现象;与基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换以及轮廓波变换的图像融合方法相比,该方法取得了更好的视觉效果和量化结果。     

基于边缘特征的多传感器图像融合算法

针对传统像素级图像融合方法在低频系数融合中,采用偏袒法和平均法容易导致融合图像出现模糊、对比度下降的问题,结合像素级和特征级融合的优势,提出一种基于边缘特征的图像融合算法。算法对于低频系数,采用区域能量自适应加权的方法;对于高频系数,通过对低频边缘特征的融合以指导其融合。分别对红外与可见光图像和多聚焦图像进行实验,并对融合图像进行主客观评价,实验表明,该算法得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观量化指标,融合性能优于传统的融合方法。     

基于模糊逻辑与NSCT的彩色图像融合

针对灰度融合图像色彩单一,视觉效果不佳的问题,提出了一种基于NSCT变换与模糊逻辑的多聚焦彩色图像融合算法。首先对彩色图像进行IHS变换,然后对亮度分量I进行NSCT分解,采用高斯隶属度函数确定低频分量自适应加权系数,对高频系数采用"模值取大"的融合准则进行融合,再通过NSCT逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色度分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法得到的融合图像色彩鲜明、边缘细节清晰、更加符合人眼视觉。     

基于人眼视觉特性的NSCT医学图像自适应融合

医学图像融合对于临床诊断具有重要的应用价值。针对多模态医学图像特性,本文提出一种基于人类视觉特性的医学图像自适应融合方法。首先,对经配准的源图像进行非间隔采样轮廓变换（（Nonsubsampled Coutour-let,NSCT）多尺度分解,得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带集中了大部分源图像能量和决定图像轮廓的特点,采用区域能量与平均梯度相结合的方法进行融合;根据人眼对图像对比度及边缘、纹理的高敏感度,在高频子带系数的选取时提出区域拉普拉斯能量、方向对比度与脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）相结合的融合策略;进而,提出了把与人类视觉高度一致的加权结构相似度（Weighted Structure Similarity,WSSIM）作为图像融合目标函数,自适应地获取各子带的最优权值;最后,对灰度图像和彩色图像进行了大量融合比较实验,并对不同融合方法进行分析对比。实验结果表明：本文算法不仅可以有效保留源图像的信息,而且可以使融合图像灰度级更分散,更好地保留了图像边缘信息,具有更好的视觉效果。