红外中波细分图像的伪彩色增强

提出了基于lαβ颜色空间变换和小波包变换的红外中波细分波段图像的伪彩色增强方法.利用lαβ变换将两个细分波段RGB彩色映射的伪彩色图像的颜色和亮度信息分离,通过二维小波包变换得到两个细分波段的融合图像,将融合图像和颜色信息经过lαβ逆变换形成伪彩色增强图像.实验结果表明,同简单彩色映射图像相比,伪彩色增强图像的局部标准偏差和局部熵都有增加,从而使图像具有更好的感知效果.     

差异特征与融合算法的集值映射关系的建立

针对红外偏振和光强图像现有融合算法无法随着图像差异特征的变化而优化选择的问题,提出了图像差异特征和融合算法的集值映射关系的建立方法.通过图像差异特征的分析与提取构建了差异特征集,将典型融合算法构建为融合算法集,利用数据包络分析法计算每个差异特征对各融合算法的融合有效度并构造融合有效度分布,通过对多组图像的融合有效度分布合成,建立差异特征与融合算法的集值映射关系.实验证明,所建立的集值映射关系可以优化选择融合算法,将互补性强的差异特征有效融合.     

采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法

为了提高多光谱与全色图像融合算法质量,提出了一种采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法。首先将多光谱图像变换至HSV彩色空间,并采用分水岭与区域合并的方法对V分量进行区域分割,得到区域分割映射,欧氏光谱距离作为区域合并的测度。然后采用非下采样Contourlet变换（Nonsubsample Contourlet Transform,NSCT）对多光谱图像V分量和全色图像进行多分辨率分解,将区域分割结果映射至全色图像,通过计算对应区域间的互信息对多分辨率分解系数进行融合,获得融合图像的分解系数,最后通过NSCT反变换实现融合图像重构。图像融合算法对比实验表明,文中融合算法在充分保留了多光谱图像光谱信息的同时,尽可能多地注入了全色图像的细节信息,有效提高了多光谱图像的边缘特征。     

全景图拼接中图像融合算法的研究

为了实现平滑连续的全景图拼接融合效果,针对全景图拼接的特点,提出了利用彩色空间变换和Contourlet变换结合对比度金字塔分解的图像融合算法。首先进行HSI彩色空间变换,得到图像的亮度信息,然后利用基于对比度金字塔的Contourlet变换对亮度信息进行塔式分解,得到不同的频带信息,再对不同频带进行融合处理。实验证明,该文提出的算法充分利用Contourlet变换的轮廓特性,展示了图像的细节信息,从而很好地实现了全景图的拼接融合效果。     

一种基于Contourlet变换的图像融合方法

本文给出了一种基于Contourlet变换的图像融合的新算法.首先对两幅源图像分别进行Contourlet分解,将分解得到的高频部分和低频部分采用基于区域相似度测度的融合规则分别进行融合处理,再通过Contourlet逆变换重构得到融合图像.实验结果表明,此方法优于haar小波变换图像融合和LP金字塔变换图像融合,融合后图像的视觉效果更佳.     

基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法研究

阐述了基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合原理和方法：首先对源图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,然后对分解后的各层图像采用不同的融合准则进行融合,最后,对融合金字塔做拉普拉斯金字塔反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合结果分析,实验结果表明,该算法能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像。融合效果良好。     

基于Contourlet变换的彩色图像融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法.     

基于拉普拉斯金字塔变换的小波域图像融合

在深入分析了小波变换融合方法及拉普拉斯金字塔变换融合方法的原理及优缺点的基础上,通过优势互补将二者巧妙结合,提出了一种新的图像融合算法。实验结果表明,该方法计算量小、运行速度快,在红外与可见光图像的融合、多聚焦图像融合以及局部模糊图像融合等应用中优于其他融合方法。     

基于区域分割的序列红外图像融合算法

针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法.首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中.随后,利用多尺度几何分析工具非下采样Contourlet变换(NSCT)有效提取图像特征的特点,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则.对试验结果进行主观和客观的对比,结果表明:基于区域分割的序列图像融合算法不仅能够为融合图像保留更全面、丰富的背景信息,还能够更加有效、准确地提取图像中的目标特征.该算法优于传统的基于像素点和窗口规则的融合算法,是一种有效可行的图像融合算法.     

基于二维压缩感知和分层特征的图像检索算法

为了保留图像分析时的像素点位置关系及降维处理,把一维压缩感知理论推广到二维,建立了二维可稀疏信号的压缩测量模型,研究了一种二维信号的自适应梯度下降重构AGDR(Adaptive Gradient Descent Recursion)算法,由此提出了一种图像分层特征提取与检索方法.首先对图像在RGB颜色空间上进行网格离散划分,通过分层算子对图像进行分层映射,定义一种基于颜色网格空间的扩展灰度共生矩阵,采用二维测量模型获取图像的分层测量特征、纹理特征与分层颜色统计特征,图像分层测量特征综合反映出图像的颜色及像素点位置的关系,扩展灰度共生矩阵反映纹理特征.其次用AGDR算法计算检索图像之间的原始信号差量及其稀疏值.最后结合两类分层特征差量、稀疏值和颜色统计特征,融合计算图像间整体相似度度量指标.仿真实验表明,应用分层二维压缩感知测量与AGDR算法的图像检索方法在检索时间、查全率和查准率等指标上具有优越性能,为图像检索提供了新思路.     

基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合

提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果.     

基于NSCT的多光谱和全色图像的融合

提出了一种基于无下采样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无下采样Contourlet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一定的融合准则分别对近似分量和细节分量进行影像融合,最后通过无下采样Conlourlet逆变换得到新的I分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像.本文采用一组多光谱图像和全色图像数据进行融合实验,其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于传统的IHS融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法.     

基于小波变换的红外图像融合技术研究

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知。文中介绍了小波变换及其Mallat快速算法,提出了基于小波变换的图像融合方法,并分析了可见光与红外图像的融合结果,结果表明,小波变换融合图像包含了所有传感器的相关信息,其性能优于高斯－拉普拉斯金字塔结构算法,这一原理也可以应用到两幅以上的图像上,无论这些旬否在同一光谱波段内。     

综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。     

基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合

为了同时保留红外图像的特征信息和可见光图像的细节信息,提出了一种基于对比度金字塔的非对称红外与可见光图像融合方法。首先,使用对比度金字塔对红外与可见光图像进行高频与低频信息分解,然后对高频部分采用绝对值取大方法进行融合,对于低频部分采用基于双边滤波的方法对红外与可见光图像进行非对称的处理;其次,使用对比度金字塔的逆变换得到融合后图像。对融合图像进行主观视觉和客观指标评价,结果表明该算法在突出目标特征信息和保留细节特征方面表现优异。     

基于Curvelet变换的自适应多传感器图像融合

提出了基于Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数选用了区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将该算法和其他的融合算法进行对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

一种自适应PCNN多聚焦图像融合新方法

该文通过分析脉冲耦合神经网络(PCNN)参数模型,结合多聚焦图像的基本特点和人眼视觉特性,提出了一种自适应PCNN多聚焦图像融合的新方法。该方法使用图像逐像素的清晰度作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得每幅参与融合图像的点火映射图,再通过判决选择算子,判定并选择各参与融合图像中的清晰部分生成融合图像。该方法中,其它参数如阈值调整常量等对于融合结果影响很小,解决了PCNN方法的参数调整困难的问题。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换方法和Laplace塔型方法。     

基于NSST和高斯混合模型的医学图像融合算法

提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled shearlet transform, NSST）和高斯混合模型的医学彩色图像融合算法。首先将彩色图像转换到HSI颜色空间,提取其色度分量图像、饱和度分量图像和强度分量图像;然后对强度分量图像和MRI图像进行NSST变换,其中低频系数采用基于区域系数改进拉普拉斯能量和（Sum-modified-Laplacian,SML）加权的融合规则,高频系数采用高斯混合模型估计参数取大的融合规则;对融合后的系数进行NSST逆变换重构融合后的强度分量图像;最后将融合后的强度分量图像与色度分量图像、饱和度分量图像混合得到融合后的HSI图像,再将HSI图像转换到RGB颜色空间得到融合后的彩色图像。仿真实验表明,该算法在视觉效果和客观评价指标上具有更好的融合效果。     

基于SCCH特征描述子的图像匹配算法

针对局部特征匹配算法面临的鲁棒性和实时性难以兼顾的问题,该文提出了一种基于带符号对比上下文直方图(SCCH)特征描述子的图像匹配算法。用Harris算子在高斯金字塔图像上提取多尺度特征点以减少所需处理的数据量,利用特征点邻域的区域灰度差异均值构建特征描述子,降低特征描述子的生成复杂度和维度,保留灰度差异均值的正负性信息以增强特征描述子的鲁棒性和可区别性,用特征描述子间的绝对值距离作为相似性度量以减少特征点匹配的计算量。实验结果表明,该文算法不仅对图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化保持不变性,而且匹配速度较快。