颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题,提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法.首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理,然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标,最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递,为了增强目标与背景间的颜色对比度,在色彩传递阶段, H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子.实验结果表明:与其他算法相比,该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色,更加符合人眼视觉感知.     

基于颜色对比度增强的红外与微光图像彩色融合方法

针对用传统的颜色传递算法得到的彩色融合图像 存在目标与背景颜色相近、目标变淡的问题,提出了一种基于颜色对比度 增强的红外与微光图像彩色融合方法。首先对红外和微光图像进行 了伪彩色融合,然后对彩色参考图像与伪彩色融合图像进行了颜色传 递。其次,采用大津分割法分割出了微光图像中的目标信息,并得到了目标 区域。最后,在HSI颜色空间中利用目标区域对颜色传递后的融合图像 的H、S、I分量进行了调整,并得到了最终的融合图像。实验结果表明,利 用该方法得到的彩色融合图像具有目标与背景对比度高、细节丰富、色 彩较好等特点,可提高人眼对场景的理解和对目标的快速识别。     

基于改进Retinex算法增强夜视融合图像的颜色传递

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法。 本文利用颜色传递技术得到红外与微光融合 图像的自然彩色,在采用匹配邻域亮度均值和标准差颜色传递算法的基础上,提出了通过增 强夜视融合图 像的亮度-对比度来提高匹配精度,减小传统算法中由于亮度接近导致在颜色传递过程中的 误传现象。首先 利用像素平均法将红外和微光图像进行灰度融合;然后采用提出的改进多尺度Retinex增强 算法将融合图像 进行增强;最后在YCbCr颜色空间匹配灰度融合图像与参考彩色 图像亮度的均值和标准差,应用颜色传递 技术得到彩色夜视图像。实验结果表明,本文采用改进的多尺度Retinex算法使融合图像的 亮度-对比度得 到显著的提升,经过颜色传递后得到的彩色图像纹理细节清晰,目标背景对比度高,具有和 参考图像相近的真彩色。     

基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合

颜色传递是获得夜视图像自然彩色的一种方法,以红外和微光图像为研究对象,提出了一种基于颜色传递和目标增强的夜视图像彩色融合方法。首先结合红外和微光图像各自的特点,采用TNO法生成伪彩色融合图像(目标图像),很好地保留了图像的细节信息,然后选取一幅相近的参考图像,把目标图像和参考图像转换到YCbCr颜色空间进行各个通道一阶(均值)和二阶(标准差)统计量匹配的颜色传递,同时在Cr通道引入一个对比度增强因子来增强图像中的兴趣目标。实验结果表明,文中方法不仅使得夜视图像获得了如白天参考图像般自然、真实的色彩,而且提高了图像的细节,目标也更加突出,更有利于观察者对场景的理解。     

基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

基于改进直方图均衡的红外图像对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出了一种基于改进直方图均衡的对比度增强算法。首先采用线性对比度增强将原始16位红外图像映射到8位图像A;然后采用改进的平台直方图均衡将原始16位红外图像映射到8位图像B;再根据输入图像的灰度级范围动态确定映射图像A和B的权值;最后以确定的权值将映射图像A和B合并,得到最终对比度增强的图像。该方法克服了传统平台直方图均衡算法噪声过大及亮度突变的缺点,动态结合了传统的灰度变换增强算法,能根据全图目标与背景灰度的分布情况自适应调整对比度。实验表明,该算法在增强目标对比度的同时有效保留了图像的整体信息,改善了视觉效果。     

灰度融合图像目标与背景感知对比度客观评价模型

目标与背景感知对比度是影响可见光与红外灰度融合图像质量的主要因素之一。现有的对比度评价模型未能充分考虑人眼视觉特性。因此,基于韦伯对比度模型的形式,结合人眼亮度掩盖特性,提出了一种简单有效的融合图像目标与背景感知对比度评价模型。利用模拟图像和现实场景灰度融合图像的主观评价分数来检验客观评价模型。结果表明,与现有的5种图像对比度评价模型相比,所提出的目标与背景感知对比度客观评价模型能够给出更接近人眼主观感受的评价结果,有效地实现灰度融合图像目标与背景感知对比度的客观评价。     

一种微光与红外图像彩色融合方法

微光夜视仪和红外热像仪这两种图像传感器互补的成像特性可以使它们在几乎任何条件渊昼/夜/烟/雾）下观察场景。针对微光与红外图像,提出了一种彩色融合算法,可以使融合图像有相对自然真实的颜色感觉。首先用中心-环绕拮抗彩色融合算法产生彩色源图像,然后在YCbCr 颜色空间中让源图像的直方图与参考图像的相匹配。为了增强融合图像的对比度,可以先用灰度融合图像代替亮度分量,然后进行直方图匹配。仿真结果表明文中提出的方法可以使融合图像接近自然真实的颜色感觉,易于分辨识别目标,从而提高观察者或机器视觉系统的工作效率,增强对总体形势的意识能力。     

家蚕微粒子图像的分割技术研究

针对家蚕微粒子图像存在背景复杂、光照不均及微小彩色目标图像分割处理问题,研究彩色家蚕微粒子图像在复杂场景下的分割技术。该方法首先通过模糊对比度增强预处理方法,增强微粒子目标图像和复杂背景的对比度;然后,采用颜色特征提取准则从非目标杂质图像中直接分离出彩色目标图像,减少了疑似孢子引起误识别的可能性,同时提高了二维Otsu分割方法对彩色微粒子小目标图像分割的有效性。实验结果表明该方法对微粒子图像分割处理效果良好。     

红外照射条件下目标和背景的亮度融合

从目标和背景亮度对比度的角度出发,构建了红外照射条件下目标和背景的亮度融合模型,得出了亮度融合的条件。针对红外探测中不同组合的目标和背景,探究了红外照射条件下亮度融合的适用对象,并进行了仿真验证。结果发现:通过红外照射的方式实现目标与背景亮度融合的方法,适用于与背景相比具有高发射率的亮目标和低发射率的暗目标,特别地,对于温度与背景相等的目标,实现某波段上与背景亮度融合的辐射照度等于温度为T(T=Tt=Tb)的黑体在该波段上的辐射出射度。最后,通过红外照射系统照射不同组合的目标和背景(亮目标和暗目标),一定程度上实现了中红外波段目标和背景的亮度融合,验证了理论的有效性。     

基于分段直方图的图像对比度增强算法

在研究了图像基于灰度直方图的对比度增强算法基础上,提出一种对灰度直方图分段进行处理的技术。传统的基于图像直方图的对比度增强技术像直方图均衡化(HE)和灰度线性变换(LGT),在提高图像对比度的同时,灰度级也因此减少,导致图像中目标的不清晰,为后续图像处理带来麻烦。文中提出的分段直方图技术可避免此类问题产生。用阈值分割的方法将图像灰度直方图分为目标段、过渡段、背景段分别进行处理、再融合。该技术可以做到处理后的图像的灰度级依旧会分布整个0~255灰度区间,从而完整地保留了图像中目标和背景的细节特征,避免了灰度级合并带来的图像不生动、视觉效果差的问题,具有可操作性和细节完整的优越性。     

彩色多聚焦图像邻域融合算法的改进

针对彩色多聚焦图像融合存在色彩分布不均、斑效应问题,提出一种图像空间信息和颜色信息分离研究的改进算法。首先对源图像进行HSV变换并分离各分量,然后表示空间信息的V分量进行小波分解,最高分解层高频系数选用基于邻域的对比度取大融合规则,而其余分解系数选取基于邻域梯度的加权融合规则。其次重构得到融合图像V分量,表示颜色信息的H、S分量采用源图像与融合图像间V分量欧氏距离取小规则,最后进行HSV逆变换得到融合图像。经MATLAB仿真,该算法可有效缓解融合图像色彩分布不均及斑效应现象。     

CRT显示器显示图像对比度的研究

基于CRT显示器的显色特性,根据对立色的特点,采用CIELAB色空间作为表色系统,以CIE1976LAB色差公式为基础,提出了一种对立色彩色图像的对比度定义,通过对实际色块对比度的计算和人眼觉察以及与国外研究结果对比分析表明,此定义不仅同时考虑了图像亮度和色度的对比度,并且理论计算值与人眼视觉感受结果保持较好的一致性,计算简单,是一种实用的显示器输出图像对比度定义。     

基于自适应多特征融合的均值迁移红外目标跟踪

针对采用单一特征跟踪鲁棒性不高的问题,该文提出一种自适应多特征融合均值迁移红外目标跟踪算法。为了增强对目标的表征能力,对局部均值对比度算法进行改进,利用局部均值对比度和灰度特征表征目标。在特征融合中引入特征不确定度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高均值迁移算法的鲁棒性。为了进一步提高对尺度变化目标的跟踪性能,采取尺度算子更新跟踪窗的大小。实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于余弦相似度的光学伪装效能评估分析

为了解决伪装效能评估手段单一、量化分析手段不足的问题,引入了余弦相似度原理开展模拟评估,对可见光伪装效能评估理论分析进行了优化.基于颜色光学数据特征,利用颜色直方图展现了目标与背景颜色频率分布,研究了样本目标与背景的颜色融合差异性;采用亮度空间分布图展现了亮度空间特征,探索了样本目标与背景的亮度差异性;并对目标和背景图...     

基于方向性对比度金字塔的图像融合方法

基于对比度塔形分解(CP)的图像融合方法具有良好的物理意义,却没有强调方向性的不足,为此提出了一种具有方向性的对比度金字塔图像融合方法.对多聚焦图像进行对比度塔形分解,利用方向滤波器组对高频加方向,得到不同方向的高频子分量.根据不同频率域特点,采用低频分量系数取加权平均、高频分量系数绝对值取大的融合规则,对分解后的子图像进行融合.结果表明:用提出方法得到的融合图像有较高的清晰度和空间分辨率.与基于CP和基于离散小波变换(DWT)的融合方法相比,提出的方法既能保持对比度的含义,又可提供2n个方向信息.     

多层级及对比度提升的红外和可见光图像融合

提出了一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。首先,在Petrovi?多层级图像融合体系的基础上,在特征级信息中加入高频边缘分量,提高了融合质量;其次,分析了图像特点及目标的物理特性,提出了针对融合结果的对比度提升方法,进一步了提高融合质量。通过主观观察以及客观指标对比证明,该方法获得了优于其他比较方法的融合结果,并且对比度提升方法明显提高了各类方法的红外和可见光图像融合质量,效果好,具有广泛的适用性。