非下采样剪切波的红外偏振图像融合

针对传统红外目标探测技术中的探测率较低,无法分辨红外伪装的军事目标等缺点,提出区域显著性的非下采样Shearlets变换(NSST)方法融合图像,运用NSST能够将图像精细的分解在频率域,在频率域根据图像显著性分布权重确定融合规则,经过NSST反变换得到融合后图像.结合中波与长波红外实拍实验,比较该方法与其他常用融合方法,结果表明,区域显著性的NSST融合图像噪声信息少、对比度、信息熵及互信息值均较高,方法适合偏振图像的融合,有利于目标的识别与探测.     

基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法

针对红外图像与可见光融合时特征信息无法充分提取的问题,提出了一种基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法。该方法利用深度玻尔兹曼机（DBM）进行最优能量分割得到显著红外目标,并采用非下采样剪切波变换（NSST）将红外目标区域与背景区域融合的映射图进行稀疏分解和融合。仿真实验结果表明,与现有的几种经典方法相比,基于本文方法的结果图像拥有更好的视觉效果和更理想的客观结果。     

一种改进的水下偏振图像融合算法研究

针对传统图像融合算法造成的对比度低、细节信息模糊等问题,提出了一种改进的基于二维离散小波变换的图像融合算法.利用光强度相机和分焦平面相机同时对水下运动目标进行探测,获得光强图像和偏振图像.将计算得到的偏振度图像和偏振角图像先进行简单的融合处理,再将融合后的偏振特征图像与光强图像采用改进的二维离散小波变换进行分解,得到低频分量和高频分量.对于低频部分,提出一种基于区域方差加局部能量相结合的图像融合算法;高频部分采用一种基于Sobel算子的图像融合算法.最后将低频分量与高频分量进行二维离散小波重构,得到结果图像.仿真结果表明,与传统图像融合算法相比,该算法获得的融合图像有效地拉升了目标与背景的对比度,增强了水下图像视觉效果,有利于准确识别水下运动目标.     

NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法

为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.     

基于NSST与引导滤波相结合的红外与可见光图像融合方法研究

传统的图像融合方法存在着对比度不高、边缘细节等信息保留不理想的问题,为解决此问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的图像融合算法。通过自适应引导滤波提取源图像细节,再使用NSST算法将滤波后图像和细节图像分解成低频子带和高频子带。对于低频子带的融合,采用改进的模糊逻辑加权平均融合规则;对于高频子带的融合,使用区域能量最大化的方法。实验结果表明,所提出的图像融合算法能够更突出图像目标信息,提供丰富的背景细节信息,同时保留了图像边缘信息,使融合的图像更符合人眼视觉系统。同时,融合效果在信息熵、空间频率、互信息、交叉熵等多个客观评价指标至少提高了0.10%、0.52%、3.25%、0.34%。     

基于NSST域像素相关分析的医学图像融合

针对像素级多模态医学图像融合信息丢失的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的像素相关性分析（PCAS）的图像融合方法。首先,对源图像进行NSST分解,获得高低频子带。然后,利用提出的中心像素方差计算邻域像素与中心像素的强度相关因子,构建邻域像素相关系数矩阵,并提出将相关性拉普拉斯能量和作为高频方向子带的融合规则。再次,计算低频子带中心像素能量以及邻域像素能量梯度信息,得到低频融合决策图。最后,通过逆变换得到融合结果图像。磁共振图像（MRI）和计算机断层扫描（CT）、单光子发射计算机断层成像（PET）、正电子发射断层成像（SPECT）的脑部图像融合实验结果表明,本文融合方法可以很好地保留源图像的显著信息和纹理细节。     

基于区域特征融合的图像检索算法研究

目前图像检索主要基于颜色、纹理、形状、空间关系等单一特征。针对此局限性,以彩色图像分割为基础,提出一种综合颜色及局部纹理特征信息的图像检索方法。该方法结合了颜色和纹理特征,比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,检索效果更好。     

基于区域平均梯度与区域能量的图像融合

同时引入区域平均梯度和区域能量,给出一种改进的小波图像融合算法。对图像进行小波分解,得到各自的低频分量和高频分量,对低频部分采用区域平均梯度取大的规则进行融合,对高频部分以区域能量取大的规则进行融合,然后经小波重构得到融合图像。针对多聚焦图像进行的仿真实验结果显示,所给融合算法可改进基于区域平均梯度和基于区域能量的小波图像融合算法的性能,融合图像的模糊现象在视觉效果上有所改善,其峰值信噪比和互信息也有所提高。     

基于多幅偏振图像的去雾研究

通过利用大气散射退化模型,结合光的偏振信息,提出一种多幅偏振图像去雾算法:通过He算法的暗原色理论对雾天图像的无穷远处大气光强的估计,应用导向滤波对雾天图像传输透射率的优化,最终有效地复原雾天图像,得到清晰的去雾图像。实验结果说明,本算法可以很好地改善雾天图像的质量。     

基于小波变换的扩散焊超声C图像融合算法

为了提高钛合金扩散焊界面微小缺陷的检测能力,提出一种基于小波变换的超声C图像融合算法,综合多幅图像中的缺陷信息,重构出包含微小缺陷在内的超声C图像。利用小波变换将待融合的超声C图像分解为低频和高频部分,并根据高、低频系数的不同特征,对高、低频系数进行差异化融合处理,对融合后的系数使用小波逆变换得到融合图像;为了提高图像对比度、丰富图像细节信息,使用改进的同态滤波器对融合图像进行增强,从而获得结果图像。制备不同类型的人工缺陷试样进行测试,并将所提算法和常规超声C扫描检测的缺陷长度进行定量比较。实验结果表明：对于线形微小缺陷和弱结合缺陷,使用所提算法重构的超声C图像的平均误差分别为2 mm和4.2 mm,常规超声C扫描的平均误差分别为8 mm和9.5 mm。所提算法重构的超声C图像能够更为准确地反映出缺陷信息。     

基于极化矢量相似系数的极化Lee滤波改进算法

在相干斑抑制过程中,极化Lee滤波器的纹理保持性受到同性介质选取准确性的较大影响。通过引入极化矢量相似系数作为全极化SAR复图像数据的同性介质选择准则,给出了一种改进的极化SAR相干斑Lee滤波算法。实测数据的仿真实验表明,与极化Lee滤波器相比,改进算法具有较好的相干斑抑制效果,提高了滤波结果的纹理保持能力。     

NSCT域内基于自适应PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出一种在图像的非下采样Contourlet变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法。首先采用NSCT对严格配准的待融合图像进行多分辨率多方向分解, 得到低频子带和高频方向子带;然后使用各子带系数的空间频率作为PCNN对应神经元的自适应连接强度系数,使用改进的拉普拉斯能量和作为PCNN每个神经元的外部激励,经过PCNN点火过程获得各子带对应的点火映射图,并通过判决选择算子确定融合图像的各子带系数;最后采用NSCT逆变换对低频子带系数和高频方向子带系数进行重构,得到融合图像。使用红外与可见光图像进行仿真实验的结果表明,本文方法优于基于小波变换、NSCT及传统NSCT与PCNN结合的图像融合方法。       

Study of Polarization Image Color Fusion Method Based on Color Transfer

Based on the characteristics that human eyes are sensitive to brightness and color, the lightness information of visible image and degree of linear polarization and polarization angle were fused in hue-saturation-value(HSV) space. To meet the observation of human eyes, hue adjustment based on color transfer was carried out to the fused image and hue was adjusted by polynomial fitting method. Hue adjustment method was improved considering the complicated real mapping relationship between hue gray scale of fused image and reference template image. The result shows that the color fusion method presented in this paper is superior to the traditional pseudo-color method and it is helpful to recognize the target from the environment correctly. The fusion result can reflect the difference of objects polarization characteristic, and get a natural fused image effect.     

基于小波变换的医学图像融合技术

不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息,图像融合技术可以综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平。该文采用小波变换对人脑MR-T2和MR-PD图像进行融合。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息融合在一起,融合性能优越,很好地保留了原始图像的边缘和纹理特征,为临床诊断提供更加有效的信息。     

基于神经网络的小波域彩色图像水印方法

提出了一种小波域图像水印方法,该方法利用神经网络实现水印的盲提取。水印序列被嵌入到YUV彩色空间中Y分量的低频系数中,其中包括一段模板信息,这段模板信息定义了对低频部分进行3×3分块后块内低频系数之间的一种关系,然后利用模板信息训练神经网络,实现水印的盲提取。     

基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

小波域正则化遥感图像融合

遥感图像融合过程中,为了在增强空间分辨率的同时减少光谱损失,文章提出了一种改进的强度-色调-饱和度和小波的融合算法,新算法在原算法中,引入正则化技术。以小波域局部高斯模型作为光谱分布先验概率,以全色图小波系数做为空间分布先验概率,以马尔可夫随机场描述空间特征,通过梯度下降法迭代优化,实现了光谱和空间信息总损失最小的图像融合。对美地球资源卫星5的增强专题图像的融合试验证明文中提出的算法可同时提高多光谱及全色图像与融合图像的相关性,有效改善融合效果。     

基于原子能量特性的快速图像匹配追踪

稀疏分解在图像处理中应用的关键障碍之一是图像稀疏分解速度十分缓慢。针对这一问题,提出了一种新的图像稀疏分解的匹配追踪快速算法。研究了图像稀疏分解中使用的原子的能量分布特性,根据原子能量的分布特性,图像匹配追踪中的绝大部分的计算可以省略,因而极大地提高了图像匹配追踪的计算速度。实验结果表明,新的算法比传统的图像匹配追踪算法速度提高了许多倍,而恢复图像的质量没有任何的降低。     

基于PCA、SFIM、MLT算法的ETM+影像融合

采用PCA、SFIM和MLT3种融合算法对ETM 影像进行融合,并从融合影像的光谱质量、空间结构信息和分类精度等方面对融合方法进行评价.结果表明,SFIM融合法的光谱质量最高,PCA融合法具有最高的高频空间结构信息融入度,MLT融合法具有最高的分类精度,3种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有所提高.