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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

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光子学报 2018年第6期47卷 219-228页

作者：蔡怀宇卓励然朱攀黄战华武晓宇天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072

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... 详细信息

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.

关键词：图像融合红外与可见光图像非下采样轮廓波变换直觉模糊集区域对比度

多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合

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光学精密工程 2022年第18期30卷 2253-2266页

作者：陈永张娇娇王镇兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

针对现有红外与可见光图像融合时,融合结果存在细节信息丢失、特征提取不足等问题,提出了一种多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合深度学习网络模型。首先,设计多尺度卷积提取红外与可见光图像中不同尺度信息,增大感受野特征提... 详细信息

针对现有红外与可见光图像融合时,融合结果存在细节信息丢失、特征提取不足等问题,提出了一种多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合深度学习网络模型。首先,设计多尺度卷积提取红外与可见光图像中不同尺度信息,增大感受野特征提取范围,克服了单一尺度特征提取不足的问题。然后,通过密集连接网络增强特征提取,并在编码子网络末端采用提出的可变形卷积注意力机制,密切联系全局上下文信息,增强对红外与可见光图像中重要特征信息的聚焦能力。最后,由全卷积层构成解码网络,重构生成融合图像。本文选取了六种图像融合客观评价指标,红外与可见光图像公开数据集融合实验结果表明:与其他8种方法相比,本文算法对比实验指标均有所提高,其中结构相似性(SSIM)、空间频率(SF)指标分别平均提高了0.26倍、0.45倍。所提方法的融合结果保留了更清晰的边缘及目标信息,具有更好的对比度和清晰度,在客观评价方面均优于对比方法。

关键词：红外与可见光图像图像融合多尺度特征提取密集连接网络注意力机制

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基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合算法

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西北工业大学学报 2024年第4期42卷 735-743页

作者：郝帅孙曦子马旭安倍逸何田李嘉豪孙思雅西安科技大学电气与控制工程学院陕西西安710054

针对传统红外与可见光图像融合结果存在目标模糊、信息丢失问题,提出一种基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合方法,记为TERSFuse。为了减少融合结果中原始图像细节信息丢失,分别构建了红外对比度增强模块和基于亮度感知的可... 详细信息

针对传统红外与可见光图像融合结果存在目标模糊、信息丢失问题,提出一种基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合方法,记为TERSFuse。为了减少融合结果中原始图像细节信息丢失,分别构建了红外对比度增强模块和基于亮度感知的可见光图像增强模块;利用拉普拉斯金字塔变换对红外和可见光增强图像进行多尺度分解,从而得到对应的高、低频图像;为了使融合结果充分保留原始图像信息,分别采用“最大绝对值”规则对红外和可见光高频图像进行融合以及通过计算权重系数对低频图像进行融合;设计了基于鼠群优化的图像重构模块以实现高频图像和低频图像重构权重的自适应分配,进而提高融合图像的视觉效果。为了验证所提算法优势,与7种经典融合算法进行比较,实验结果表明所提算法不仅具有良好的视觉效果,而且融合图像能够保留原始图像丰富的边缘纹理和对比度信息。

关键词：图像融合红外与可见光图像多尺度变换鼠群优化

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基于NSST的红外与可见光图像融合算法

电子学报 2017年第12期45卷 2965-2970页

作者：邓立暖尧新峰吉林师范大学博达学院计算机与信息科学系吉林四平136523 东北大学辽宁沈阳110819

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像... 详细信息

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.

关键词：图像融合红外与可见光图像 NSST 显著图区域对比度

基于剪切波变换和邻域结构特征的红外与可见光图像融合

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光学学报 2017年第10期37卷 107-115页

作者：丁文杉毕笃彦何林远凡遵林吴冬鹏空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

针对传统融合方法融合后目标轮廓模糊和细节不突出等问题,提出一种在剪切波框架下基于邻域结构特征的红外与可见光图像融合算法。通过剪切波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;为防止融合后图像边缘模糊,对... 详细信息

针对传统融合方法融合后目标轮廓模糊和细节不突出等问题,提出一种在剪切波框架下基于邻域结构特征的红外与可见光图像融合算法。通过剪切波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;为防止融合后图像边缘模糊,对低频子带系数采用几何距离与能量距离加权的融合规则,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;经剪切波逆变换得到融合后图像。结果表明,本文算法能有效地提取红外目标信息和保持可见光图像信息;在保留图像轮廓信息的基础上,凸显目标信息,有效地改善图像融合效果。

关键词：图像处理红外与可见光图像剪切波变换邻域结构特征

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基于FPDE的红外与可见光图像融合算法

自动化学报 2020年第4期46卷 796-804页

作者：高雪琴刘刚肖刚 BAVIRISETTI Durga Prasad 史凯磊上海电力学院自动化工程学院上海200090 上海交通大学航空航天学院上海200240

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... 详细信息

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.

关键词：图像融合四阶偏微分方程期望值最大主成分分析红外与可见光图像

Tetrolet框架下红外与可见光图像融合

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光子学报 2019年第2期48卷 70-78页

作者：冯鑫重庆工商大学机械工程学院制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室重庆400067

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... 详细信息

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.

关键词：红外与可见光图像图像融合 Tetrolet变换联合稀疏表示脉冲耦合神经网络

潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合

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光子学报 2021年第3期50卷 180-193页

作者：娄熙承冯鑫重庆工商大学机械工程学院制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室重庆400067

为提高融合图像的可视性,解决传统红外与可见光图像融合算法中存在的边缘特征缺失、细节模糊的问题,提出了一种潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用潜在低秩表示对源图像进行分... 详细信息

为提高融合图像的可视性,解决传统红外与可见光图像融合算法中存在的边缘特征缺失、细节模糊的问题,提出了一种潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用潜在低秩表示对源图像进行分解,得到源图像的低秩分量和显著分量。其次,利用卷积神经网络根据源图像的特征信息,得到权值图。再次,通过引导滤波算法对权值图进行边缘锐化,然后再将优化后的权值图分别与源图像的低秩分量和显著分量融合,得到融合图像的低秩分量和显著分量。最后,将融合图像的低秩分量和显著分量叠加,得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法在主观评价和客观指标上均优于传统的红外与可见光图像融合算法。

关键词：红外与可见光图像图像融合潜在低秩表示卷积神经网络引导滤波

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视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法

西安电子科技大学学报 2019年第1期46卷 27-32,38页

作者：易翔王炳健西安电子科技大学物理与光电工程学院陕西西安710071

为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像... 详细信息

为了获取适合人眼观测的高质量红外与可见光融合图像,提出了一种基于视觉显著性指导的红外与可见光图像融合算法。首先,利用改进的流形排序法分别检测红外与可见光图像的视觉显著性区域;然后,采用非下采样轮廓波变换对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,从而获取各自低频子带和高频子带,并将视觉显著性的检测结果用于指导分配低频子带的融合权重,即依据显著度大小赋予不同的权值,而高频子带的融合则依据局部标准差准则赋值;最后,通过非下采样轮廓波逆变换获得融合图像。实验结果表明:这种算法不仅可以保全可见光图像中的细节信息,而且能够精确地突显出红外目标信息,具有较好的视觉效果,增强了红外与可见光复合前视系统的识别性能。

关键词：图像融合红外与可见光图像非下采样轮廓波视觉显著性