基于曲波变换的红外/可见光图像融合

和小波变换相比较,曲波变换能更好地表示图像的边缘信息.在此基础上给出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并将其应用于红外和可见光图像融合.首先,对红外图像和可见光图像分别进行曲波变换,得到两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.在对源图像的各分量融合时,对低频分量采用平均加权进行融合.对高频分量采用取绝对值较大的方法进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和基于小波变换的融合算法相比较,该算法较好地保留了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于IHS和小波变换的可见光与红外图像融合

针对红外与可见光图像所表现的目标特征不同,提出了一种基于IHS和小波变换的图像融合方法.首先对可见光图像进行IHS 变换得到亮度I、色度H、饱和度S 3个分量,再对红外图像进行灰度变换;然后对亮度分量和已变换红外图像进行小波分解,对低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则;最后进行IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,优于传统的 IHS变换法和小波变换方法.该方法保留了可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息,同时融合了在可见光图像中看不到而在红外图像里可以观察到的热目标.     

基于多小波和分维的图像融合算法

多小波理论是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能为图像提供一种比小波多分辨分析更精确的分析方法。在图像的多小波分解的不同尺度上的子图像间有自相似性,而自相似性又是分形分维的基础。于是,根据图像多小波分解的特点,提出了一种新的基于图像多小波分解的分维融合算法,将不同源图像经多小波变换分别分解成不同尺度的子图像,对高频子图像在相应的尺度上以分形分维作为权系数进行融合,对低频子图像在相应的尺度上以区域能量作为权系数进行融合,并分别采用多聚焦图像、可见光和红外图像作为源图像进行融合实验,实验结果表明该方法是可行的。     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对处理多传感器采样到的聚焦点不同的图像,高、低频融合规则的选择问题,提出一种改进的基于小波变换多聚焦融合算法.根据小波变换后的低频分量和高频分量的不同特性,算法分别选用改进能量算法和均匀测试度的方法进行融合,再通过小波逆变换得到融合后的图像.实验结果表明,由于充分考虑了小波变换的特点与人眼系统的特性,与其它融合方法得到的图像相比,提高了融合图像包含的信息耸,较好地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且保留了源图像中的边缘细节,得到了较好的融合效果.     

BEMD分解和W变换相结合的红外与可见光图像融合

目的 针对传统的基于多尺度变换的图像融合算法的不足,提出了一种基于W变换和2维经验模态分解（BEMD）的红外与可见光图像融合算法。方法 首先,为了更有效地提取图像的高频信息,抑制BEMD中存在的模态混叠现象,提出了一种基于W变换和BEMD的新的多尺度分解算法（简称W-BEMD）;然后,利用W-BEMD对源图像进行塔式分解,获得图像的高频分量WIMFs和残差分量WR;接着,对源图像对应的WIMFs分量和WR分量分别采用基于局部区域方差选择与加权和基于局部区域能量选择与加权的融合规则进行融合,得到融合图像的W-BEMD分解;最后,通过W-BEMD逆变换得到最终融合图像。W-BEMD分解算法的主要思想是通过W变换递归地将BEMD分解过程中每层所得低频分量中滞留的高频成分提取出来并叠加到相应的高频分量中,实现更有效的图像多尺度分解。结果 对比实验结果表明,本文方法得到的融合图像视觉效果更佳,既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,而且在平均梯度（AG）、空间频率（SF）、互信息（MI）3个客观评价指标上也有显著优势。结论 本文提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,实验结果表明,该算法具有较好的融合效果,在保留可见光图像中的细节信息和突出红外图像中的目标信息方面更加有效。     

一种新的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法;该算法首先采用小波-Contourlet变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;接着根据高、低频分量各自的区域特性,采用不同的融合规则进行处理,得到小波-Contourlet变换域的融合系数,最后通过反变换得到融合图像;采用信息熵、标准差和互信息3个评价标准,将该算法和传统的小波算法和Contourlet算法的融合结果进行了比较;实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于其它算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量.     

基于改进Tetrolet变换的图像融合算法研究

针对红外图像目标物体能量高以及可见光图像细节信息丰富的特点,提出一种基于改进的Tetrolet变换的红外与可见光图像融合算法.对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,在低频融合规则上,对区域能量进行适当缩放,突出红外目标,保留可见光背景信息.实验结果表明,对Tetrolet变换模板的选择的改进,有助于获取更多高频信息;融合算法相对于传统的算法不仅增强了图像对比度,改善了主观视觉效果,而且在客观标准上有了一定提高.     

提升细节捕捉能力的非下采样轮廓波变换

针对传统NSCT(非下采样轮廓波变换)算法中NSP(多尺度分解方法)对细节信息捕捉能力较差及利用其进行图像融合得到的融合图像出现细节丢失问题,提出改进的NSCT算法。不同于传统NSCT算法,该算法首先采用细节捕捉能力较强的非下采样形态学小波分解替代NSP分解,实现对源图像的多尺度分解,将源图像分解成水平高频、垂直高频、对角高频和低频4部分;然后利用NDFB(非下采样的方向性滤波器)对高频部分进行多方向分解得到一系列高频信息,实现改进型NSCT分解。实验结果表明,该算法的细节捕捉能力较传统算法好,在相同融合规则下其图像融合效果更好,各项融合指标值均有所提高,其中平均梯度提高了10%,且易于实现,可广泛用于多分辨率图像融合,是一种有效的融合图像算法。     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于改进型NSCT 变换的灰度可见光与红外图像融合方法

针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于FPDE的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的细节信息不够丰富, 边缘信息保留不够充分等问题, 文中提出了一种基于四阶偏微分方程(Fourth-order partial differential equation, FPDE)的改进的图像融合算法.算法首先采用FPDE将已配准的红外与可见光图像进行分解, 得到高频分量和低频分量; 然后, 对高频分量采用基于主成分分析(Principal component analysis, PCA)的融合规则来得到细节图像, 对低频分量采用基于期望值最大(Expectation maximization, EM)的融合规则来得到近似图像; 最后, 通过组合最终的高频分量和低频分量来重构得到最终的融合结果.实验是建立在标准的融合数据集上进行的, 并与传统的和最近的融合方法进行比较, 结果证明所提方法得到的融合图像比现有的融合方法能有效地综合红外与可见光图像中的重要信息, 有更好的视觉效果.     

基于改进引导滤波与DCPCNN的图像融合方法

针对红外图像与可见光图像融合易产生边缘信息缺失,目标不够突出等问题,将引导滤波的保持边缘特性与双通道脉冲耦合神经网络（DCPCNN）的非线性耦合调制特性相结合,提出一种基于改进引导滤波与DCPCNN的红外与可见光图像融合算法。该方法首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解,获得高低频分量;对低频分量的融合是利用改进空间频率作用DCPCNN输入激励,且其链接强度由表征图像信息的平均梯度自适应调整来确定;高频分量融合是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权,而后采用改进的引导滤波进行平滑处理实现空间一致性;最后,对分别处理后的各分量经过非下采样剪切波变换可逆变换获取融合图像。针对典型背景目标和复杂背景目标两类实验结果表明,与经典的曲波变换、双树复小波变换、非下采样轮廓波变换和非下采样剪切波变换等方法相比,该算法可以有效综合图像的优势信息,且在平均梯度、标准差、空间频率、相关系数等方面具有更高的优势。     

基于点锐度法和小波变换的图像融合方法

小波变换在图像融合中已有广泛的应用,但在进行小波塔形分解后通常是直接将低频分量简单替换或者均值加权,不能很好地利用多源图像的低频信息。针对这一现状,对基于小波变换的图像融合方法作了改进,对低频分量融合提出点锐度法进行处理,并对高频部分融合采用的区域能量法进行改进。仿真实验结果表明,融合的图像在保持细节和光谱信息方面都有一定的提高,评价指标较好。     

基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法

多尺度分析技术已经广泛应用于数字图像处理领域,较大破损区域的图像修复成为图像修复的一个热点和难点。针对该问题,结合多分辨率分析原理与传统的样本块图像修复技术,提出了一种基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法。该算法利用非降采样轮廓波变换把图像分解成低频部分和高频部分,并对图像分解后不同频率的部分分别予以修复。其中,图像的低频成分采用改进的纹理合成的方法进行修复。因为图像经过非降采样轮廓波变换后,低频分量与高频分量之间对应位置的信息之间具有一致性的特点,所以在修复低频成分的同时实现其他高频分量对应位置信息的修复。最后通过非降采样轮廓波重构过程完成纹理图像的修复。一般图像修复方法的参数选取以图像的修复效果最佳为宜,给出一个反例进行分析论证。实验发现,所提算法所修复图像的结构相似性测度与经典Criminisi算法和小波修复算法相差不大,但是峰值信噪比（PSNR）测度依据不同图像的纹理结构的特点与破损区域的不同位置特点而不同。仿真实验表明,所提方法很好地推广了非降采样轮廓波变换在图像修复中的应用,并且在修复大区域破损图像时能够获得较好的修复效果。     

基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合

提出一种基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合方法。运用局部拉普拉斯滤波对红外图像平滑处理和对可见光增强处理,以充分利用红外图像的目标信息和可见光图像的细节信息。在此基础上,采用增强背景检测的RBD显著性检测算法处理红外图像,以很好地检测出目标。此外,为了增强目标信息,减弱背景干扰,对RBD检测的结果进行S曲线变换。然后,对红外和可见光图像应用NSST分解得到高频分量与低频分量。最后,使用S曲线变换后获得的显著图对低频分量进行加权融合,采用绝对值取大的规则对高频分量进行融合。实验结果表明,该方法能够得到红外目标突出,细节增强的融合图像。     

改进的基于稀疏表示的全色锐化算法

为了更有效地结合高分辨率全色（PAN）图像细节信息和低分辨率多光谱（MS）图像光谱信息，提出了一种改进的全色锐化算法。首先，对低分辨率MS图像的强度通道进行下采样再上采样获取其低频成分；其次，用强度通道减去低频成分获取其高频成分，在获取到的高低频成分中进行随机采样来构建字典；然后，用构建好的过完备字典对高分辨率PAN图像进行分块分解以获取高频信息；最后，将分解出的高频信息注入到低分辨率MS图像中以重建高分辨率MS图像。经多组实验后发现，所提出的算法在主观上保留了光谱信息，并注入了大量的空间细节信息。对比结果表明，相比其他诸如基于成分替换算法、基于多分辨率分析算法、基于稀疏表示算法，所提算法重建出来的高分辨率MS图像更加清晰，且在相关系数等多种客观评价指标上优于对比算法。     

基于改进的BEMD的红外与可见光图像融合方法

将红外图像与可见光图像融合在一起,可增强视觉效果,使人产生更完整的场景感知。基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)的图像融合方法运行时间较长,因此,文中提出了一种基于改进的二维经验模态分解的红外与可见光图像快速自适应融合方法,采用顺序统计滤波器和高斯滤波器直接生成均值包络曲面,从而加速图像的分解过程。首先,将可见光图像转化到HIS(Hue-Intensity-Saturation)颜色空间;然后,用改进的BEMD对强度分量I和红外图像进行分解,生成高频分量和低频分量,高频分量和低频分量分别采用自适应局部加权融合规则和算术平均融合规则;最后,将强度分量I与红外图像的融合结果图经过逆HIS变换到RGB颜色空间,从而得到融合图像。仿真实验表明,该融合算法不仅运行速度快,而且融合效果最佳,最大程度地保留了红外图像的边缘细节特征和可见光图像的光谱信息。     

Image Fusion Based on NSCT and Sparse Representation for Remote Sensing Data

The practice of integrating images from two or more sensors collected from the same area or object is known as image fusion. The goal is to extract more spatial and spectral information from the resulting fused image than from the component images. The images must be fused to improve the spatial and spectral quality of both panchromatic and multispectral images. This study provides a novel picture fusion technique that employs L0 smoothening Filter, Non-subsampled Contour let Transform (NSCT) and Sparse Representation (SR) followed by the Max absolute rule (MAR). The fusion approach is as follows: first, the multispectral and panchromatic images are divided into lower and higher frequency components using the L0 smoothing filter. Then comes the fusion process, which uses an approach that combines NSCT and SR to fuse low frequency components. Similarly, the Max-absolute fusion rule is used to merge high frequency components. Finally, the final image is obtained through the disintegration of fused low and high frequency data. In terms of correlation coefficient, Entropy, spatial frequency, and fusion mutual information, our method outperforms other methods in terms of image quality enhancement and visual evaluation.     

基于小波变换的图象水印嵌入方法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已受到越来越多的关注，为保证水印的安全性，提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法，即在嵌入之前先对水印做置乱处理，然后根据小波变换后，高、低频分量的特点，在高频部分嵌入较多的水印信息，而在低频部分嵌入较少的信息，亦即利用小波变换的层次结构，将同一水印反复嵌入到不同的位置，实验证明，该方法对剪裁、JPEG压缩和锐化等图象退化处理均具有一定的抵抗力，是一种行之有效的水印嵌入方法。