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基于图像增强和滚动引导滤波的红外与可见光图像融合

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激光与光电子学进展 2023年第2期60卷 98-110页

作者：梁佳明杨莘田立凡武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

针对红外与可见光图像融合易发生热目标亮度损失、可见光图像细节信息丢失的问题,提出一种基于图像增强和滚动引导滤波的多尺度融合算法。首先,提出一种自适应图像增强方法,提高可见光图像的整体亮度,并保持细节处的对比度。然后,根据... 详细信息

针对红外与可见光图像融合易发生热目标亮度损失、可见光图像细节信息丢失的问题,提出一种基于图像增强和滚动引导滤波的多尺度融合算法。首先,提出一种自适应图像增强方法,提高可见光图像的整体亮度,并保持细节处的对比度。然后,根据特征的不同将源图像分解为三层,采用基于引导滤波的显著性提取方法得到亮度层;利用滚动引导滤波良好的尺度感知和边缘保持特性,并结合高斯滤波得到基础层和细节层。最后,对亮度层采用像素值取大的融合规则,提出一种新的最小二乘优化方案对基础层进行融合,使用修正拉普拉斯能量和作为清晰度的度量对细节层进行融合。实验结果表明,与其他融合方法相比,所提方法在主观评价和客观评价上都有较好的表现。

关键词：图像处理图像融合滚动引导滤波自适应图像增强

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结合滚动引导滤波和相位信息的红外与可见光图像配准

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半导体光电 2021年第5期42卷 726-732页

作者：占祥慧徐智勇张建林中国科学院光电技术研究所成都610209 中国科学院大学北京100049

针对红外与可见光图像尺度差异大、图像较模糊,且图像中可提取的特征点数量不足以及特征分布不均匀易导致现有配准算法失效的情况,提出一种结合滚动引导滤波和相位信息的红外与可见光图像配准方法。利用滚动引导滤波构建尺度空间,在不... 详细信息

针对红外与可见光图像尺度差异大、图像较模糊,且图像中可提取的特征点数量不足以及特征分布不均匀易导致现有配准算法失效的情况,提出一种结合滚动引导滤波和相位信息的红外与可见光图像配准方法。利用滚动引导滤波构建尺度空间,在不增加耗时的前提下尽可能保持图像边缘信息;提出一种改进的Shitomasi角点检测算法,提取具有尺度不变性且分布均匀的强角点;在特征描述阶段,给出一种新的加权函数进行频率扩展,以得到更显著的相位一致性信息,实现更准确的图像特征描述。实验结果表明,该配准方法对存在9倍尺度差异的红外与可见光图像仍能实现准确配准,且对多组图像对的配准RMSE误差均保持在2像素之内。

关键词：红外与可见光图像配准滚动引导滤波改进Shitomasi角点检测算法相位一致性

基于滚动引导滤波的红外与可见光图像融合算法

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红外技术 2020年第1期42卷 54-61页

作者：陈峰李敏马乐邱晓华高新技术研究所

针对红外与可见光图像融合时,易产生细节丢失、噪声抑制不佳等问题,本文提出了一种改进的滚动引导滤波融合算法。该算法充分利用了滚动引导滤波边缘和局部亮度保持特性,在通过均值滤波将输入图像分解为基础层与细节层的基础上,结合滚动... 详细信息

针对红外与可见光图像融合时,易产生细节丢失、噪声抑制不佳等问题,本文提出了一种改进的滚动引导滤波融合算法。该算法充分利用了滚动引导滤波边缘和局部亮度保持特性,在通过均值滤波将输入图像分解为基础层与细节层的基础上,结合滚动引导滤波与高斯滤波获取输入图像的显著图,利用不同尺度参数的引导滤波对显著图优化得到权重图,将权重图作为权重分别指导基础层与细节层的融合,最后联合融合后的子图重构得到融合图像。针对3类测试数据进行的融合实验表明,与非下采样轮廓波变换、基于引导滤波、基于显著性检测的两个尺度的图像融合等经典方法相比,本文方法得到的融合图像不但从主观视觉效果上细节信息更丰富、目标对比度加强,并且在非线性相关信息熵、相位一致性等6项客观评价指标上均具有较好的效果。

关键词：滚动引导滤波显著图图像融合权重图

基于NSCT域滚动引导滤波与自适应PCNN的医学图像融合

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计算机应用研究 2023年第8期40卷 2520-2525,2530页

作者：邸敬郭文庆刘冀钊廉敬任莉兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州大学信息科学与工程学院兰州730000

针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清... 详细信息

针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清晰度。然后,通过NSCT变换分解增强后的CT和MRI源图像得到低频子带和高频子带。低频子带系数采用改进参数自适应双通道脉冲耦合神经网络融合策略,明显改善了软组织的纹理细节模糊效果;高频子带系数采用加权求和修正拉普拉算法融合,提升了融合后图像的细节、纹理等信息。最后,通过逆NSCT变换重构出融合图像。通过五组对比实验表明,所提方法的AG、CC、SF、MSE以及CEN客观评价指标分别平均提高了13.30%、6.71%、4.40%、40.23%、19.16%,说明该融合方法在处理纹理细节、边缘轮廓、结构相似性以及图像像素方面性能更好。

关键词：医学图像融合非下采样轮廓波变换相位一致性滚动引导滤波自适应双通道脉冲耦合神经网络

基于滚动引导滤波与FT算法的色织物疵点检测

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棉纺织技术 2019年第6期47卷 28-33页

作者：王晨煜景军锋张缓缓苏泽斌西安工程大学

针对色织物疵点检测纹理背景对检测结果影响大的问题,提出一种滚动引导滤波和频率调谐显著性相结合的色织物疵点检测算法。采用滚动引导滤波在保留疵点区域的同时抑制色织物的纹理背景;应用频率调谐视觉显著性算法得到全分辨率的显著图... 详细信息

针对色织物疵点检测纹理背景对检测结果影响大的问题,提出一种滚动引导滤波和频率调谐显著性相结合的色织物疵点检测算法。采用滚动引导滤波在保留疵点区域的同时抑制色织物的纹理背景;应用频率调谐视觉显著性算法得到全分辨率的显著图;使用迭代阈值分割将显著图二值化,并运用形态学运算去除孤立的像素点,疵点检测效果较好。认为:该算法能够有效抑制织物的纹理,对疵点区域精准分割。

关键词：疵点检测纹理抑制滚动引导滤波频率调谐显著性色织物

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基于滚动引导滤波的高光谱图像分类研究

基于滚动引导滤波的高光谱图像分类研究

作者：吴亚男山东科技大学

学位级别：硕士

近年来成像遥感技术的快速进步促进了高光谱遥感领域方向的蓬勃发展。高光谱遥感数据集不仅具有较高的光谱分辨率和广泛的光谱范围,并且数据集波段众多且波段间关联性强,这使得高光谱遥感数据包含有丰富的地物信息,为高光谱图像分类在... 详细信息

近年来成像遥感技术的快速进步促进了高光谱遥感领域方向的蓬勃发展。高光谱遥感数据集不仅具有较高的光谱分辨率和广泛的光谱范围,并且数据集波段众多且波段间关联性强,这使得高光谱遥感数据包含有丰富的地物信息,为高光谱图像分类在众多领域的应用提供了可能。但是在实际高光谱图像分类中用于分类的训练样本数据集通常难以获取,维度灾难问题影响图像的分类精度和效果。高光谱遥感数据本身类内的光谱变化较大,普遍性存在“同物异谱”的现象。若使用高光谱图像中原始地物光谱特征进行分类,得到的精度较低而且分类结果图中存在“椒盐现象”。为了获取更好的图像地物分类效果,需要充分利用高光谱遥感影像中的光谱信息与空间信息,缩小同地物类内的光谱差异,并扩大不同地物类别之间的光谱变化差异。本论文的主要研究工作是以下两个部分:(1)为了减少地物内部纹理的噪声进一步提高分类效果,本文提出了一种基于滚动引导滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先使用主成分分析算法对高光谱遥感数据做降维处理。之后对降维后的图像用高斯滤波进行模糊化,用来减少图像中的小尺度结构的噪声;然后将模糊化后的图像作为初始引导图像,对降维后图像使用递归滤波进行地物边缘结构保持,并将输出结果作为新的引导图像,重复这个过程直到恢复图像中大尺度边缘结构;最后,将获取的特征信息利用支持向量机对图像中的地物进行分类。实验在真实高光谱遥感图像上进行,结果表明在训练样本极少的情况下,本文方法也能获得较高的分类精度。(2)边缘保持滤波技术的目的是对图像进行平滑的同时保护边缘结构,由于真实高光谱遥感图像中存在复杂的空间结构,传统的基于边缘保持滤波的特征提取依赖于图像中梯度,许多视觉突出边缘并不对应图像梯度。为了在高光谱图像数据的特征提取的过程中充分利用边缘信息,本文提出一种基于语义的边缘保持滤波高光谱图像地物分类方法。首先对高光谱数据做降维处理,然后将基于尺度感知的滚动引导递归滤波与边缘检测得到的图像像素边缘的置信度融合在一起,获取对高光谱图像地物分类有用的特征信息。最后对提取的特征信息使用支持向量进行地物分类。实验结果证明,在训练样本数稀少的情况下,本方法也可以得到好的分类效果。

关键词：高光谱图像滚动引导滤波边缘结构检测边缘保持滤波主成分分析

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基于滚动引导滤波的图像去雾算法研究

基于滚动引导滤波的图像去雾算法研究

作者：陈耀欣天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

雾、霾等恶劣天气条件下,户外光学成像系统不免会受到影响,采集到的图像出现不同程度的清晰度下降、细节模糊不清、色彩饱和度不足和颜色失真等质量退化问题,严重影响了对有效信息的获取,对后续图像在目标识别、视频监控、计算机视觉等... 详细信息

雾、霾等恶劣天气条件下,户外光学成像系统不免会受到影响,采集到的图像出现不同程度的清晰度下降、细节模糊不清、色彩饱和度不足和颜色失真等质量退化问题,严重影响了对有效信息的获取,对后续图像在目标识别、视频监控、计算机视觉等领域的应用产生不利影响,因此,研究提高雾天拍摄图像的清晰度,降低有雾天气对成像系统的影响有着极其重要的意义。本质上,图像去雾的目的在于从退化图像中去除来自天气因素的干扰,增强图像的对比度、颜色饱和度,最大限度地恢复图像细节信息。论文的主要工作是基于雾天成像的机理,根据有雾图像的特征,从图像增强和图像复原两个方面,结合目前的图像去雾算法开展研究,主要工作如下:(1)针对基于暗原色先验的引导滤波在对透射率图像保边平滑的同时也会造成部分高频细节信息丢失、去雾图像视觉效果不理想的问题,本文提出一种基于细节叠加的滚动引导滤波去雾算法。首先,为了恢复图像场景结构信息,利用基于暗原色先验的引导滤波算法对雾天图像进行复原,得到与引导图像具有相同结构特征的初步去雾图像;然后,利用改进伽马变换增强图像的对比度;再次,提出一种基于滚动引导滤波理论的图像多尺度纹理细节动态提取方法,通过对图像进行迭代分解,获得多尺度细节;最后,将初步去雾增强后的图像和多尺度细节进行叠加,进而实现去雾图像的细节补偿处理。实验结果表明,该算法不仅结合了暗原色引导滤波去雾算法的优势,同时改善了图像的对比度,增强了图像中的多尺度细节,图像质量得到有效提升。(2)为进一步提升去雾图像的整体亮度和对比度,本文提出了一种基于改进INDANE算法和细节叠加的滚动引导滤波去雾算法。算法分为三个阶段,首先,利用基于暗原色先验的引导滤波算法对雾天图像进行复原,得到初步去雾图像;其次,为了增强初步去雾图像的亮度和对比度,对低照度图像增强算法INDANE算法从亮度提升和对比度增强两个模块进行了改进,有效地增强了初步去雾图像的整体亮度和局部对比度;最后,将得到的图像进行滚动引导滤波细节增强处理,丰富去雾图像的纹理细节信息。实验结果表明,无论从主观评价还是客观评价参数上来看,使用改进算法得到的复原图像在图像清晰度、色彩饱和度和纹理丰富度上都有显著提升。

关键词：图像去雾滚动引导滤波多尺度细节对比度增强 INDANE算法

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基于多尺度细节补偿的滚动引导滤波去雾

天津职业技术师范大学学报 2023年第4期33卷 42-48页

作者：陈耀欣翟艺书高智慧刘月圆天津职业技术师范大学理学院天津300222

针对雾霾天气下拍摄的图像对比度低、细节信息丢失、严重影响户外视觉系统分析工作等问题,利用基于暗原色先验的引导滤波算法对雾天图像进行初步复原,并通过改进经典的伽马变换和滚动引导滤波算法分别对图像对比度的增强和多尺度细节补... 详细信息

针对雾霾天气下拍摄的图像对比度低、细节信息丢失、严重影响户外视觉系统分析工作等问题,利用基于暗原色先验的引导滤波算法对雾天图像进行初步复原,并通过改进经典的伽马变换和滚动引导滤波算法分别对图像对比度的增强和多尺度细节补偿问题开展研究。结果表明:所提方法不仅能够更好地复原场景结构信息、自适应提高图像对比度,同时还能够有效丰富图像多尺度纹理细节,主观视觉效果与客观评价指标验证了算法的有效性。

关键词：图像去雾引导滤波改进的伽马变换滚动引导滤波多尺度细节

三尺度分解和稀疏表示的红外和可见光图像融合

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1425-1438页

作者：冀鲸宇张玉华邢娜王长龙林志龙姚江毅陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003

为提高对含噪声源图像的处理效果,以及提高融合图像的对比度、结构信息等,提出一种基于三尺度分解和稀疏表示的红外和可见光图像融合算法。首先,为增强对噪声的去除效果,并且维持源图像的结构和边缘特性,利用滚动引导滤波器对源图像进... 详细信息

为提高对含噪声源图像的处理效果,以及提高融合图像的对比度、结构信息等,提出一种基于三尺度分解和稀疏表示的红外和可见光图像融合算法。首先,为增强对噪声的去除效果,并且维持源图像的结构和边缘特性,利用滚动引导滤波器对源图像进行分解,将源图像分解为基础层和细节层;其次,为充分利用基础分量中的细节和能量,同时降低模型的复杂性,构造结构-纹理分解模型,将基础层再次分解为基础结构层和基础纹理层。然后分析三个分量的不同特点,使用不同的融合规则对三个分量分别进行融合,针对细节分量,其含有主要的噪声成分,但含噪声程度又不一样,因此根据图像含噪声的程度自适应确定稀疏融合去噪参数,从而同时实现对细节分量的融合和去噪,并且能够有效地提高计算效率;针对基础结构分量,其包含的细节特征较少,直接采用基于视觉显著图的加权平均技术进行预融合;针对基础纹理分量,由于其包含了视觉上重要的信息或图像特征,如边缘、直线和轮廓等活动信息,能够反映出原始基础图像的主要细节,因此采用主成分分析方法进行预融合,最终通过重构细节、基础结构和基础纹理层来得到融合图像。为验证所提方法的有效性,选取了多组红外和可见光图像进行试验,并与近期的五种方法CNN、FPDE、ResNet、IFEVIP、TIF进行了对比,采用主观和客观的形式对结果进行分析。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法能够兼顾含噪声和无噪声图像的融合,在有无噪声的情况下均能够将源图像的细节、亮度和结构保留到融合图像中,而且能有效地消除噪声。

关键词：图像融合噪声图像融合滚动引导滤波三尺度分解稀疏表示