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信号处理 2021年第9期37卷 1770-1780页

作者：王文卿马笑刘涵西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048 西安理工大学陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室陕西西安710048

为进一步提高红外与可见光融合图像的细节信息和整体对比度,降低伪影和噪声,考虑了红外与可见光图像的相关性,提出了一种基于联合低秩稀疏分解的红外与可见光图像融合方法。首先,利用联合低秩稀疏分解方法将红外和可见光源图像分别分解... 详细信息

为进一步提高红外与可见光融合图像的细节信息和整体对比度,降低伪影和噪声,考虑了红外与可见光图像的相关性,提出了一种基于联合低秩稀疏分解的红外与可见光图像融合方法。首先,利用联合低秩稀疏分解方法将红外和可见光源图像分别分解成共同低秩分量、特有低秩分量和特有稀疏分量;其次,利用非下采样Shearlet变换方法对特有低秩分量进行融合;然后,采用区域能量融合策略实现特有稀疏分量融合;最后,共有低秩分量与融合后的特有低秩分量和特有稀疏分量相加得到最终融合图像。在Nato-camp、Bristol Eden Project和TNO公共测试数据集上进行的实验测试了所提算法性能。实验结果表明,与其他9种融合方法相比,所提方法能够有效地提取红外图像中的目标信息和保留可见光图像的背景信息,熵、互信息、标准差、视觉信息保真度、差异相关系数之和和Q Y客观评价指标明显优于对比方法。

关键词：红外与可见光图像融合联合低秩稀疏分解非下采样Shearlet变换区域能量稀疏表示

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基于稀疏表示的多源图像融合方法研究

基于稀疏表示的多源图像融合方法研究

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作者：马笑西安理工大学

学位级别：硕士

受到传感器成像机理与材料工艺的限制,由传感器采集到的单一类型图像数据难以全面、准确、清晰地描述场景中的信息。多源成像传感器可提供同一场景下类型不同的图像数据。多源图像融合技术的目的是尽最大可能提取来自多源信道图像数据... 详细信息

受到传感器成像机理与材料工艺的限制,由传感器采集到的单一类型图像数据难以全面、准确、清晰地描述场景中的信息。多源成像传感器可提供同一场景下类型不同的图像数据。多源图像融合技术的目的是尽最大可能提取来自多源信道图像数据的互补信息,生成包含更多场景信息的融合图像。现阶段,多源图像融合技术在数码摄像、视频监控、医疗诊断和遥感目标检测等领域得到了广泛应用。本文针对多聚焦图像融合和红外与可见光图像融合中信息保存不足问题,结合先进的稀疏表示模型,研究了基于稀疏表示的多源图像融合方法,有效提高了融合图像的质量。主要研究工作如下:针对图像块稀疏编码引起的融合图像细节信息保存不足问题,为了更好地保留源图像的结构和细节信息,本文提出了一种基于联合卷积分析与综合稀疏表示（Joint Convolutional Analysis and Synthesis Sparse Representation,JCAS）的多聚焦图像融合方法。首先,利用JCAS良好的图像分解能力将源图像进行基础层和细节层分解。其次,分析基础层图像的结构特点,采用基于拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid,LP）的策略融合基础层图像。然后,分析细节层图像的结构特点,利用基于区域能量的融合策略实现对细节层的有效融合。最后,将融合后的基础层与细节层叠加重构最终的融合图像。实验在常用的十组灰度图像和二十组Lytro彩色图像上进行了算法性能测试。实验结果从视觉分析和客观评价两个角度证明了所提算法比现有融合方法具有更好的融合性能。针对红外与可见光单幅图像低秩稀疏分解引起的融合图像对比度低、目标亮度低等问题,为了进一步提高融合图像的细节信息和整体对比度,本文提出了一种基于联合低秩稀疏分解（Joint Low-rank and Sparse Decomposition,JLRS）的红外与可见光图像融合方法。首先利用JLRS将源图像联合分解成共有低秩分量,特有低秩分量和特有稀疏分量三部分。其次,分析特有低秩分量的结构特点,采用基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled Shearlet Transform,NSST）的策略融合特有低秩分量。然后,分析特有稀疏分量的结构特点,利用基于选择区域能量的融合策略对特有稀疏分量融合。最后,将融合后的特有低秩分量和特有低秩分量,与共有低秩分量叠加重构最终的融合图像。实验在Nato-camp、Bristol Eden Project和TNO三组红外与可见光测试数据集上与九种对比方法进行了定性和定量地对比测试。实验结果表明本文方法比现有融合方法具有更佳的视觉质量和评价指标数值。

关键词：多源图像融合稀疏表示联合卷积分析与综合稀疏表示联合低秩稀疏分解区域能量

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热红外与可见光图像融合方法研究

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作者：张纪乾西安理工大学

学位级别：硕士

由于热红外图像和可见光图像具有不同的物理特性和成像机制,它们的信息可以相互补充,进行红外与可见光图像融合得到的图像可以提高后续目标检测、目标识别等任务的准确度和可靠性。热红外图像可以提供主要目标的热量信息,而可见光图像... 详细信息

由于热红外图像和可见光图像具有不同的物理特性和成像机制,它们的信息可以相互补充,进行红外与可见光图像融合得到的图像可以提高后续目标检测、目标识别等任务的准确度和可靠性。热红外图像可以提供主要目标的热量信息,而可见光图像则可以提供图像的纹理形状和颜色信息。通过将这两种图像进行融合,可以得到更加全面的图像目标信息。在军事、安防和医疗等应用领域,广泛应用了热红外与可见光图像融合。本文针对序列图像的特点和现有的图像融合算法的不足,提出针对序列图像的融合方法以及一种基于生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法,主要研究工作如下:针对热红外与可见光序列图像中图像帧之间背景信息高度相关的特点,而传统图像融合方法并没有考虑到这层关系,为了更好对序列图像进行融合,本文提出了一种基于联合低秩稀疏分解的红外与可见光序列图像融合方法。本方法的具体实现步骤如下:首先,将源序列图像通过联合低秩稀疏分解得到三部分,第一部分是共有低秩分量,第二部分是特有低秩分量,最后一部分是特有稀疏分量。其次,对特有低秩分量利用相位一致性和引导滤波构成的的加权融合策略进行融合,对特有稀疏分量使用平均加权的的融合策略进行融合。最后,将共有低秩分量和融合后的两个分量进行重构得到最终结果。本文在具体实验中选取了 Natoamp、Bristol Eden Project 和 OSU Color and Thermal 常用的红外与可见光序列图像数据集,选择了七种融合算法进行主观和客观测试。实验表明本文方法有一定的优越性。针对传统融合方法在融合规则上受人工设计规则的影响,以及不能从源图像中提取更多的保留信息,本文提出了一种基于生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法。本方法的具体实现步骤如下:首先,对源图像进行多尺度分解,得到细节层和基础层。其次,设计生成器和判别器的网络结构。生成器为双支网络架构,输入分别为红外与可见光图像的细节层和红外与可见光图像的基础层。判别器有两个，作用是两个源图像分别与融合图像进行判别。最后,选取SGD优化器和RMSProp优化器分别更新判别器和生成器参数,以此来提高网络训练效率。在实验中选取了TNO数据集中31对红外与可见光图像对作为训练集来训练网络,选取TNO数据集中5对源图像来测试网络。将融合结果与九种对比方法得到的融合结果进行主观和客观测试。实验表明本文方法视觉效果和评价指标较好。

关键词：联合低秩稀疏分解生成对抗网络多尺度分解相位一致性引导滤波

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