基于shearlet域和邻域结构特征的红外与可见光图像融合

针对传统融合方法融合后目标轮廓模糊和细节不突出的问题,本文提出了一种在shearlet框架下基于邻域结构特征的红外与可见光图像融合方法。首先,通过shearlet变换对源图像进行分解得到与源图像同尺寸的高频和低频子带系数;其次,为防止融合后图像边缘模糊,在低频子带系数上采用几何距离与能量距离加权的融合规则,同时对高频子带系数采用灰度差异与梯度距离加权的融合规则来更好地保留源图像的细节信息;最后经过shearlet逆变换得到融合后图像。通过实验对比发现,在视觉效果方面,本文方法能有效地提取红外目标信息和保持可见光图像信息。实验结果表明,本文方法在保留图像轮廓信息的基础上,凸显了目标信息,有效提高了融合效果。     

基于稀疏特征的红外与可见光图像融合

针对传统的红外与可见光图像融合算法提取目标信息不突出的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换和稀疏结构特征的融合方法.首先用非下采样剪切波变换分解源图像;然后通过主成分分析提取低频子带系数中边缘和轮廓等显著特征,引导低频成分融合规则的设计,同时基于结构信息的稀疏性指导融合高频子带系数;最后经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合后的图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像背景信息的基础上,突显了红外图像的结构信息,有效提高了融合效果.     

基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值.     

一种基于对比度增强和柯西模糊函数的红外与弱可见光图像融合算法

由于可见光图像在低光照环境下其可视性较差,为了提高红外与弱可见光图像融合的效果,提出了一种基于对比度增强和柯西模糊函数的图像融合算法.首先用改进的引导滤波自适应增强提高弱可见光图像暗区域的可视性;其次,利用非下采样剪切波变换将红外和增强后的弱可见光图像分解,得到相应的低频和高频子带;再后,分别用直觉模糊集构建柯西隶属函数和自适应双通道脉冲发放皮层模型对低频、高频子带进行融合;最后,使用非下采样剪切波变换对融合得到的高低频子带进行逆变换重构得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法有效地增强了弱可见光图像的暗区域,保留了更多的背景信息,从而提高了融合图像的对比度和清晰度.     

基于非抽样剪切波的加权区域图像融合

以提升遥感图像和多聚焦图像的融合精度为目的,结合非下采样剪切波变换（NSST）可以捕捉图像的细节特征,提出了一种NSST和加权区域特性的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带和高频子带,低频子带系数采用改进梯度投影的非负矩阵分解（NMF）,高频子带系数采用加权区域能量和区域方差相结合的融合策略,然后应用非下采样剪切波的逆变换得到融合的图像。实验结果表明:该方法从主观视觉方面很好地保留了多幅图像的有用信息,给出该方法与其他融合算法在客观评价指标应用信息熵EN、互信息MI和加权边缘信息量QAB/F的比较结果 。     

一种基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。     

2D经验模态分解与非下采样方向滤波器组的红外与可见光图像融合算法

针对当前红外(IR)与可见光(VI)图像融合中细节保留能力不足及目标配准精度不高的问题,设计了一种多尺度2D经验模态分解耦合非下采样方向滤波器组(NSDFB)的红外与可见光图像融合算法。分别计算红外与可见光图像的熵值,并比较二者阈值的大小,计算阈值较大图像的残差。通过2D经验模态分解(2D-EMD)和NSDFB机制,构建了多尺度方向分解模型,将熵值较大图像的残差和熵值较小的图像变换为高频方向系数与低频系数,以获得源图像的细节和特征信息。对于低频系数,引入加权平均作为低频系数的融合准则;根据区域能量对比度与清晰度来定义融合规则,完成高频系数的融合。利用2D-EMD多尺度分解逆变换将获取的低频与高频系数生成新图像。实验表明:与当前常用红外与可见光图像融合对比,所提算法具有更高的融合质量,所输出的图像具有更好的对比度与丰富的细节信息。     

Tetrolet框架下红外与可见光图像融合

提出一种Tetrolet框架下基于联合稀疏表示结合改进脉冲耦合神经网络规则的红外与可见光图像融合方法.对源红外与可见光图像进行不考虑旋转和反射情况下的Tetrolet系数分解;采用联合稀疏方法进行低频系数融合,通过学习字典进行低频系数的精确拟合并融合.在高频子带系数融合上,采用改进脉冲耦合神经网络设置相应的融合规则,根据神经元的点火次数来选择融合图像的高频系数;并对处理后的高低频系数值进行Tetrolet逆变换获取最终融合结果.结果表明,该方法能够有效保留待融合图像的边缘与细节特征,融合结果具有良好的视觉效果,能够增强观察者对于场景的感知和重要目标的识别能力.在互信息、梯度信息、结构相似度以及视觉敏感度指标上都优于传统变换域融合方法,尤其在结构相似度以及梯度保持度上分别领先0.033和0.025,具有有效性.     

多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法

为了有效地克服单波段前视红外图像中存在的点状杂波、条状波浪以及局部高亮区域等随机杂乱背景的影响,开展了基于多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法的研究。充分利用多波段前视红外图像之间的互补性和差异性,通过融合多波段红外图像的信息,旨在平滑抑制海面杂乱背景并保持舰船目标的特征信息,为舰船目标检测提供一幅优质的图像。首先利用离散小波变换将多波段源图像分解为低频子带和高频子带,其中,高频子带主要包含了图像中背景以及舰船目标的细节信息,低频子带主要包含了图像的亮度以及对比度信息;对于高频子带,在基于高频系数取绝对值最大法得到高频融合图像后,计算每个像素的区域能量来对高频融合图像进行调制以抑制图像背景的细节信息而保留舰船目标的细节信息;对于低频子带,通过平均法融合低频子带并利用导向滤波对低频融合图像进行平滑滤波处理;最后对高频融合图像和低频融合图像进行小波逆变换得到的重构图像即为融合图像。对实际采集的多波段前视红外图像进行仿真实验,将该方法与双边滤波、导向滤波、梯度最小化、相对全变分、双边纹理滤波和滚动滤波共6种图像平滑滤波方法进行对比。结果表明:所提出的方法通过有效地融合多波段图像的信息,将空间域的平滑处理转换到频率域中进行,能够很好地平滑海面随机杂乱背景并较好地保持舰船目标的结构、灰度以及对比度信息,大大增强了舰船目标的可分离性,其图像平滑性能优于作为对比的6种方法。     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。     

基于区域分维和非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对源图像有用信息的提取,提出了基于区域分维和非下采样Contourlet变换相结合的红外与可见光图像融合算法.将图像的区域属性、区域大小、边缘强度以及纹理显著程度等特点用图像不同尺度上的区域分维进行描述,对于非下采样Contourlet变换低频系数,根据源图像不同尺度上的区域分维进行基于系数选择的融合.针对带通子带系数设计了系数局部匹配度算子,依据匹配度不同采用加权和系数选取相结合的融合规则.与其他常规融合方法进行比较,该算法可有效实现红外与可见光图像的融合.     

基于区域分维和非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对源图像有用信息的提取,提出了基于区域分维和非下采样Contourlet变换相结合的红外与可见光图像融合算法.将图像的区域属性、区域大小、边缘强度以及纹理显著程度等特点用图像不同尺度上的区域分维进行描述,对于非下采样Contourlet变换低频系数,根据源图像不同尺度上的区域分维进行基于系数选择的融合.针对带通子带系数设计了系数局部匹配度算子,依据匹配度不同采用加权和系数选取相结合的融合规则.与其他常规融合方法进行比较,该算法可有效实现红外与可见光图像的融合.     

非下采样变换的红外与可见光图像融合

基于非下采样Contourlet变换(NSCT),提出了一种红外和可见光图像融合算法。针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于图像物理特征的系数加权选择方式与基于区域能量匹配的系数选择方式,即低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。实验结果表明:非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度,且经非下采样变换后能量更加集中,可提供更多的图像信息。相对于基于像素的图像融合算法,本文的图像融合算法具有更高的融合性能,是一种更适合图像融合的多尺度几何分析(MGA)工具。     

非下采样变换的红外与可见光图像融合

基于非下采样Contourlet变换（NSCT）,提出了一种红外和可见光图像融合算法。针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于图像物理特征的系数加权选择方式与基于区域能量匹配的系数选择方式,即低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。实验结果表明：非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度,且经非下采样变换后能量更加集中,可提供更多的图像信息。相对于基于像素的图像融合算法,本文的图像融合算法具有更高的融合性能,是一种更适合图像融合的多尺度几何分析（MGA）工具。     

基于NSSCT的红外与可见光图像融合

为了克服传统图像融合结果存在对比度不足和细节缺失的缺点,提出基于非下采样剪切波-对比度变换(NSSCT)的图像融合算法。分析了图像经非下采样剪切波变换(NSST)后高频系数间的关联性与差异性,构造了高频系数方向性基本一致的NSSCT变换,保留了融合图像的高频系数细节,并提升了对比度。基于图像的低频特点,采用显著性增强方法对低频系数进行融合,通过NSSCT逆变换得到对比度提升和细节增强的融合图像。实验结果表明,在图像对比度提升与细节保留方面,本文算法比基于小波、NSST和显著性等算法具有明显优势。     

基于最小Hausdorff距离和NSST的遥感图像融合

为了最大限度地保留多光谱图像的光谱特性和全色图像的空间细节,提出基于最小Hausdorff距离和非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合方法.首先,将原多光谱图像进行主成分分析(PCA)获得其第一主分量,选择NSST对第一主分量和全色图像分别进行分解,得到相应的低频子带系数和高频子带系数.其次,对低频子带系数采用基于稀疏表示的融合策略,稀疏系数与区域空间频率相结合,根据区域空间频率选择权值,对稀疏系数进行加权;对于高频子带系数充分考虑其邻域系数相关性,提出采用最小Hausdorff距离表征相应区域相关性,根据相关性不同采用不同的融合策略.最后,对融合系数进行NSST逆变换得到融合后的第一主分量,再将新的第一主分量与其他高阶主分量进行PCA逆变换得到融合图像.选择三组QuickBird卫星图像和一组SPOT卫星图像进行测试,与传统的融合策略算法相比,本文方法获得的融合结果客观评价指标更优,且主观视觉效果更好.     

基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法

针对传统红外与弱可见光图像融合算法中存在的亮度与对比度低、细节轮廓信息缺失、可视性差等问题,提出一种基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法.该方法首先利用改进的高动态范围压缩增强方法增强可见光图像提高亮度;然后利用基于潜在低秩表示与复合滤波的分解方法分别对红外与增强后的弱可见光图像进行分解,得到相应的低频和高频层;再分别使用改进的对比度增强视觉显著图融合方法与改进的加权最小二乘优化融合方法对得到的低频和高频层进行融合;最后将得到的低频和高频融合层进行线性叠加得到最终的融合图像.与其他方法的对比实验结果表明,用该方法得到的融合图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性.     

基于纹理分割和Top-Hat变换的合成孔径雷达与可见光图像增强融合

针对目前合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合结果目标信息缺失、对比度不高的缺点,提出了一种基于纹理分割和top-hat变换的图像增强融合算法。将SAR图像灰度共生矩阵的熵纹理特征图进行阈值分割,提取SAR图像的感兴趣区域(ROI);并对SAR和可见光图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,低频系数采用基于区域的融合规则,在感兴趣区域内选择SAR的低频系数。对低频系数进行top-hat变换得到显著化的图像亮、暗细节特征,并加入到低频系数上形成低频合成系数;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;对融合系数进行NSCT逆变换得到最终的融合图像。实验证明了本算法的有效性。     

基于区域检测与非下采样轮廓波变换的红外与彩色可见光图像融合

针对灰度图像融合的分辨率低及现有的彩色图像融合方法融合的图像色彩不自然、不符合人的视觉感受的特点,在此提出一种基于Snake模型的区域检测和非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外与彩色可见光图像融合的方法。首先对彩色可见光图像进行亮度、色度和饱和度(IHS)颜色空间变换提取亮度分量,并用Snake模型对红外图像的目标区域进行检测;然后对亮度分量和目标替换的红外图像应用NSCT分解,对所得到的高频系数采用像素点"绝对值和取大"、低频系数采用基于"亮度重映射技术"的加权融合规则进行融合;通过对融合系数进行NSCT逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的融合方法既能保持可见光图像的高分辨率和自然色彩,又能准确保留红外图像中检测出的目标信息,获得视觉效果较好、综合指标较优的融合图像。     

基于改进对比度的有限离散剪切波图像融合

为了提高多聚焦图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换(FDST)良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换与改进对比度相结合的图像融合新算法。对经过严格配准后的多聚焦图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;对低频子带系数采用区域平均能量匹配度自适应融合算法,高频子带系数的选取则根据低频与高频系数关联得到的对比度进行融合;应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。通过仿真实验,算法在主观视觉效果上有着明显的优越性。在不同融合算法比较的融合结果中,熵值、互信息量和边缘相似度分别平均提高了1.4%、34.6%和8.0%,各项客观评价指标优于其他算法。