基于偏振测量的雾天图像场景分割

现有场景分割方法主要依赖于图像亮度、颜色和纹理等特征,然而在雾天图像中提取这些特征将变得困难且不稳定.基于此本文提出了适用于雾天图像场景分割的特征矢量,以及相应的特征提取算法.特征矢量由目标偏振度、深度和颜色三部分组成.特征提取算法分别为:用去相关的方法从图像偏振度分离出大气偏振度和目标偏振度;根据雾天退化模型和雾天图像偏振表示形式推导出场景深度信息;利用两幅偏振图像求出非偏振彩色图像,从而得到场景的颜色信息.将这些特征构成的特征矢量用于基于图的分割算法中,并从两个方面比较了仅使用颜色特征和使用本文特征矢量的分割结果.最后得出结论:对于雾天图像而言,这些特征比通常的颜色特征更加有效和鲁棒.     

Fusion of infrared polarization and intensity images using support value transform and fuzzy combination rules

Infrared polarization and intensity imagery provide complementary and discriminative information in image understanding and interpretation. In this paper, a novel fusion method is proposed by effectively merging the information with various combination rules. It makes use of both low-frequency and high-frequency images components from support value transform (SVT), and applies fuzzy logic in the combination process. Images (both infrared polarization and intensity images) to be fused are firstly decomposed into low-frequency component images and support value image sequences by the SVT. Then the low-frequency component images are combined using a fuzzy combination rule blending three sub-combination methods of (1) region feature maximum, (2) region feature weighting average, and (3) pixel value maximum; and the support value image sequences are merged using a fuzzy combination rule fusing two sub-combination methods of (1) pixel energy maximum and (2) region feature weighting. With the variables of two newly defined features, i.e. the low-frequency difference feature for low-frequency component images and the support-value difference feature for support value image sequences, trapezoidal membership functions are proposed and developed in tuning the fuzzy fusion process. Finally the fused image is obtained by inverse SVT operations. Experimental results of visual inspection and quantitative evaluation both indicate the superiority of the proposed method to its counterparts in image fusion of infrared polarization and intensity images.     

基于可能性分布联合落影的红外图像融合算法选取

针对双模态红外图像实际融合需求中常涉及到异类差异特征协同优化融合,且现有差异特征属性无法针对性地调整融合算法进行有效驱动,导致融合效果差等问题,提出了基于可能性分布联合落影的双模态红外图像融合算法选取的方法。首先计算双模态红外图像差异特征幅值的融合有效度,利用K最近邻法得到差异特征幅值的概率密度分布,得到差异特征频次属性的分布;然后通过差异特征幅值属性与频次属性构造差异特征权重函数,建立异类差异特征权重函数与多融合算法间的可能性分布合成,得到异类差异特征权重函数多融合算法融合有效度的联合落影;最后构建融合性能指标动态选取最优融合算法。实验结果表明,本文方法所选出的最优融合算法在等级得分指标上明显优于其他算法,验证了本文将可能性分布联合落影运用于双模态红外图像最优融合算法选取中具有可行性。     

基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取

针对双模态红外图像在融合时异类差异特征两两合成出现信息冗余导致所选择的融合算法相互冲突,造成融合效果差甚至失效的问题,提出了一种基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取方法。首先计算双模态红外图像多融合算法下不同差异特征的融合有效度,利用可能性框架得到对应的可能性分布向量子集;其次计算向量子集的信息量和可信度,并对多个向量子集进行加权合成;然后构建基于信息质量的排序函数,得到每种融合算法下的非支配子集;最后构建多融合算法得分函数的联合分布对多种融合算法优化选择。实验结果表明,将基于质量来整合多个差异特征的方法运用于双模态红外图像融合算法选取中,所选出的融合算法在加权综合指标上高于其他算法均值55%以上,证明了本文方法的有效性和合理性;由多组实验算得本文方法平均耗时10.083 s,在时间效率上也符合实时图像融合应用的工程需求。     

一种红外偏振图像的二次融合方法

根据红外偏振特性图像的冗余性与互补性,提出了一种基于梯度特征和支持度变换的二次融合方法。利用提出的方法先对红外偏振度与偏振角图像进行梯度特征融合,然后利用支持度变换对梯度特征融合图像和合成强度图像进行二次融合,得到了边缘突出、轮廓清晰、对比度高的的融合图像。实验结果表明:融合图像与偏振角图像、偏振度图像、合成强度图像相比局部方差分别提高23.02%、176.9%、148.2%;对比度分别提高67.84%、196.5%、49.39%;平均梯度分别提高46.09%、164.1%、214.5%。     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法

为有效改善红外偏振图像视觉效应,提高红外偏振成像质量,提出了基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法。根据红外偏振特性描述,对Stokes参数Q分量与U分量进行加权邻域梯度融合,获得起偏特征图像,捕获目标边缘、轮廓的偏振特性;提出互结构正则约束模型,以梯度幅值相似算子联合正则约束融合结果与起偏特征图像的边缘结构相似性,及与辐射强度图像的灰度一致性,优化得到增强后的高质量红外偏振图像。实验结果表明,基于互结构正则约束的红外偏振图像增强算法,能有效提高红外偏振图像对比度与清晰度,同时提升复杂背景下人造目标边缘轮廓的偏振显著性,算法快速,工程实时性高.     

Active polarization imaging method for latent fingerprint detection

Fingerprint identification is one of the reliable methods for personal identification, and is becoming more and more widely used in society. In this paper, the polarization characteristic of latent fingerprint is studied, and the experimental platform for polarization imaging detection of latent fingerprint based on active light source is built. Through quality evaluation and comprehensive analysis of the fingerprint images, we obtain the best analytical method and the best angle for the detection of latent fingerprint polarization imaging. Using the difference and complementarity between different type of polarization images, a fusion algorithm of polarization image and intensity image is proposed. The results show that compared with the general intensity imaging, the latent fingerprint image obtained by polarization imaging method is clearer and the details are more abundant.     

适合于生物图像的图像融合算法研究

图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于军事、遥感、机器视觉和医学图像等领域。本文讨论了三种基于像素级的图像融合算法：Ｐ加权平均,Ｔｏｅｔ算法和基于小波变换的算法;采用四种评价融合效果的量化判据：标准偏差,平均误差,峰值信噪比（ｓ／Ｎ）ｐ和熵差,将三种图像融合算法用于生物图像中细胞荧光图像和透射图像的融合,量化评价结果和视觉判断均说明,对于以细胞荧光图像和透射图像研究对象,需突出荧光图像的     

基于特征级融合的多波段舰船目标识别方法

针对复杂情况下海上舰船目标单波段特征识别能力不足的问题,研究可见光、中波红外和长波红外三波段特征图像融合技术,重点解决图像融合方法中存在的算法耗时和融合策略选择的问题,提出了一种新的基于区域协方差矩阵的多波段特征级融合方法,针对可见光图像和红外图像分别设计11维和5维特征向量,协方差矩阵可以将多个特征进行融合,既保证了不同目标之间的区别性,同时又减小计算量。该方法首先利用显著性检测,快速定位图像中的目标区域,然后,针对不同波段图像设计的特征向量定义协方差阵的距离计算公式并进行匹配,通过对图像的一次遍历操作获得积分图像,在协方差计算时达到快速计算的目的,最后利用k-阶最近邻算法对多种舰船目标进行分类识别。利用实拍的3 400余张三波段舰船目标图像作为测试数据。实验主要分为两部分,首先对比单波段和三波段融合识别的识别率,验证所提出的融合方法具有更广的应用范围;然后,在计算效率上对比多种传统的像素级方法,验证采用的特征级融合在计算时间上的优势。实验结果表明,该方法可达到95.1%的识别率,单帧计算耗时约为0.5 s,在实时性和检测率方面都有明显提高。     

自适应多波段偏振图像融合研究

为综合利用不同波段的偏振信息，以便有效地去除背景杂波的影响，提高目标检测的效果，提出一种基于伪彩色映射和窗口线偏振度熵为系数的自适应加权多波段偏振参量图像融合方法.该方法是根据目标和杂乱背景的特性及多波段成像偏振探测的基本原理，利用目标偏振特征的波长依赖性，不同波段偏振图像所反映场景信息的差异，同一波段Stokes参量图像之间的关系，以及线偏振度图像所反映的有关人造物与自然背景之间的关系.将其应用于不同真实场景下多波段偏振图像，仿真结果和评价指标表明，该方法在背景抑制方面取得了良好的效果.     

A fusion algorithm for infrared and visible images based on RDU-PCNN and ICA-bases in NSST domain

The aim of infrared and visible image fusion is to enhance the feature in infrared image and preserve abundant detail information in visible image. Based on the fact that the human sense system accepts external stimulation only when the stimulus intensity is greater than a certain value and the reaction of neuronal cells have obvious regional characters, an image fusion algorithm based on region dual-channel unit-linking pulse coupled neural networks (RDU-PCNN) and independent component analysis (ICA) bases in non-subsampled shearlet transform (NSST) domain for infrared and visible images is proposed. RDU-PCNN we constructed has obvious regional characters and much lower computational costs. We trained ICA-bases using a number of images that the content and statistical properties are similar with the fusion images but applied it as low-frequency ICA-bases, which can reduce calculation complexity. Experimental results demonstrate that the proposed method can significantly improved the fusion quality and need less computational costs.     

基于多任务卷积神经网络的红外与可见光多分辨率图像融合

红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像...     

基于多特征和FCM的图像边缘检测方法

提出了一种新的基于多特征和FCM的边缘检测算法.该方法根据边缘点附近灰度分布特点构造了多个反映边缘特性的特征分量,并利用输入图像提取该组特征分量,组成一个反映图像边缘特征的数据集.用FCM聚类算法将该数据集分为两类,即边缘点数据和非边缘点数据,实现边缘检测.该方法无需确定阈值,对弱边缘检测较敏感,在特征的选取上充分考虑了边缘和噪声的本质区别,因而具有优异的抗噪性能.     

多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法与实验

针对现有偏振去雾算法鲁棒性不强和图像增强效果有限的问题,提出一种基于多尺度奇异值分解的图像融合去雾算法。首先,利用偏振测量信息的冗余特性,采用最小二乘法,提高了传统偏振图像去雾算法中偏振信息的准确度;然后,从传统偏振图像去雾算法的局限性出发,定性分析了偏振图像融合去雾的可行性,并提出了一种基于多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法;最后,设计了不同能见度条件下的验证实验并进行了量化评价。结果表明,与经典偏振图像去雾算法相比,该算法不需要进行人工参数调节,具有较强的自适应性和鲁棒性,能够有效改善传统算法中出现的光晕以及天空区域过曝的问题,图像信息熵与平均梯度最大可分别提高18.9%和38.4%,有效地增强了复杂光照条件下的视觉成像质量,具有较广泛的应用前景。     

A false color image fusion method based on multi-resolution color transfer in normalization YCBCR space

In this paper, a false color image fusion method for merging visible and infrared images is proposed. Firstly, the source images and reference image are decomposed respectively by Laplacian pyramid transform. Then the grayscale fused image and the difference images between the normalized source images are assigned to construct YC_BC_R components. In the color transfer step, all the three channels of the color space in each decomposition level are processed with the statistic color mapping according to the color characteristics of the corresponding sub-images of the reference image. Color transfer is designed based on the multi-resolution scheme in order to significantly improve the detailed information of the final image, and to reduce excessive saturation phenomenon to have a comparatively natural color appearance compared with the classical global-coloring algorithm. Moreover, the differencing operation between the normalized source images not only provides inter-sensor contrast to make popping the potential targets but also weakens the influence of the ambient illumination variety to a certain degree. Finally, the fused results and several metrics for evaluation of fused images subjectively and objectively illustrate that the proposed color image fusion algorithm can yield a more complete mental representation of the perceived scene, resulting in better situational awareness.     

真彩色传递双波段图像融合

针对基于颜色传递的双波段（中波红外、可见光）图像融合时,由于参考图像选择不当,造成的彩色融合图像对比度差、图像边缘细节下降等问题,提出了基于拉普拉斯金字塔分解及对比度可调的色彩传递图像融合算法。对待融合的两幅图像进行拉普拉斯金字塔三级分解,每一级按照不同的融合规则进行融合,以重构后的灰度融合图像作为融合结构的亮度分量Y,将可见光与红外图像的差值图像作为U分量,以红外图像为V分量。在颜色传递公式中,加入可调的比例系数,通过适当调节比例系数可调节融合图像的对比度。实验结果表明,获得的融合图像较好地保留了可见光图像的细节,既突出了红外目标同时又具有参考图像的颜色特征。图像评价结果表明,融合图像的均值、方差、熵等评价指标均得到较大提高。     

基于最大和最小光强图像的偏振去雾方法

相对于传统光学探测技术,偏振探测在目标探测、识别方面有着独特的优势。针对雾、霾等天气下图像退化的问题,提出一种利用偏振信息的图像去雾方法,通过获取3个角度下目标的偏振图像,求解出场景目标的斯托克斯矢量,从斯托克斯矢量与穆勒矩阵的关系出发,分析偏振图像光强随着偏振角度的变化规律,获取最大和最小光强下的正交偏振图像,利用偏振滤波和亮通道先验方法分别估算大气光偏振度和其无穷远处大气光强值,最终重构出无雾图像。实验结果表明,在雾霾天气下,利用获取的正交偏振图像能够重构出清晰的图像,且重构图像的平均梯度和边缘强度均提升了约3倍,灰度标准差提升了约88%。     

利用目标和大气偏振信息的雾天图像重构方法

结合目标偏振信息和大气偏振信息的差异, 提出了一种利用目标和大气偏振信息的雾天图像重构方法。首先, 从光强图像中分离大气光图像和目标光图像, 分别解析大气光偏振信息和目标光偏振信息, 构建偏振去雾模型。然后, 采用融合图像梯度信息的高斯滤波方法估算大气光强和目标光强, 并分别计算大气光偏振度和目标光偏振度。采用3σ法则阈值分割方法, 在大气光图像空间内估算无穷远处大气光强。最后, 重构出目标图像。在不同天气环境下开展外场实验, 结果表明, 该方法在雾霾、雨、雪天气下能够较好地恢复出目标信息, 重构后图像的信息熵提升约40%, 灰度标准差提升了约90%, 平均梯度和边缘强度提高了3倍。