一种基于Gabor滤波的不同聚焦图像融合方法

提出了一种基于Gabor滤波对不同聚焦图像融合的方法。通过取不同方向的Gabor滤波器对待融合的图像进行多方向滤波,从而提取出不同方向的高频能量,再通过比较高频能量大小来判断属于清晰还是模糊像素,以此达到融合不同聚焦图像的目的。实验表明这种方法简单有效,给出了图像融合的实验结果,并与小波变换和简单取平均融合结果进行了比较。     

基于方向可控金字塔的图像融合算法

为克服传统正交小波变换在进行图像融合时存在的不足,提出了一种基于方向可控金字塔的图像融合算法。首先对待融合图像进行方向可控金字塔分解,对分解后的低频分量采用平均和选择相结合的方法进行融合,对各方向的高频分量则使用像素绝对值选大的规则进行融合,最后对融合后的低频分量和高频分量进行方向可控金字塔重构得到融合图像。仿真试验表明算法能够得到质量较高的融合图像,同时,熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标也较平均法和基于小波变换的图像融合算法有所提高,是一种有效的图像融合算法。     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于特征的IHS多源图像融合算法研究

图像融合可将多源的遥感数据信息综合.为了提高融合效果,对传统的IHS光谱变换法进行了改进,提出并实现了基于特征的IHS多源图像融合算法.     

基于加权的可见光与红外光图像融合算法

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰,融合图像可以提供更全面的信息,符合人或机器的视觉特性,为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法,结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点,将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点,对低频系数采用比值加权分析融合规则;针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点,对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析,通过客观评价指标进行评价,改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像,可以增加图像的互补信息,并能较好地提高融合图像的清晰度。     

基于NSCT变换和PCA的图像融合算法

针对小波变换与Contourlet变换的不足,提出了一种将非下采样Contourlet 变换与主成分分析相结合的图像融合算法。对已配准好的融合源图像作NSCT分解,采用PCA加权融合规则对低频系数处理,采用边缘强度最大的规则对各高频子带系数作融合处理,分别得到融合图像的变换系数,对该系数经NSCT逆变换重构得到融合图像。实验结果表明,算法有效地融合了源图像中的重要信息,融合图像边缘、纹理、细节清晰,得到较好视觉效果和较优的评价指标。     

基于稀疏和冗余表示的图像融合方法

为了产生能提供更多信息的融合图像,提出了一种基于SRR(Sparse and Redundant Represent,稀疏和冗余表示)理论的图像融合方法。该方法首先采用训练所得的冗余字典对原始图像进行稀疏表示,然后对系数矩阵采用1-范数取大融合规则进行融合,最后对融合系数矩阵和冗余字典进行重建以得到融合图像。将该方法与拉普拉斯变换、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)、DWT(Discrete Wavelet Transform,离散小波变换)、CVT(Cur Velet Transform,曲波变换)和NSCT(Non-Subsampled Contourlet Transform,非下采样轮廓波变换)等方法在几组图像上进行比较,实验结果表明,该方法在一定程度上提高了融合图像的质量,在主观和客观上都具有较好的性能。     

基于IHS变换的高分辨率遥感图像融合研究与发展

介绍了IHS变换方法和融合原理,以及几种典型的基于IHS变换的融合方法。融合实验采用IKONOS遥感图像．通过对不同融合方法进行比较,总结归纳了基于IHS变换融合方法的发展趋势。     

基于不可分离小波框架变换的图像融合技术

以不可分离小波框架变换为依托,对两个传感器在同一时刻获取的同一场景的图像进行融合。首先,对各原图像进行不可分离小波框架变换（NWF）;然后,根据变换后系数计算图像的对比度量测,融合处理为基于对比度量测的系数选取过程,并对选取后的系数进行一致性校验;最后,对组合后的系数进行NWF逆变换,得到融合后的图像。     

图像融合技术检测低可观测目标评述

阐明了利用图像信息空间覆盖范围大的特点,运用图像融合的手段来对低可观测目标进行检测.通过综合处理来自多个传感器图像包含的检测对象信息、环境特性信息、运动信息、空间信息、时间信息,获得的融合信息包含任何单一传感器无法提供的信息,进而提高检测性能.扼要介绍了像素层图像融合、特征层图像融合以及符号层图像融合的基本概念.列举了图像融合技术一些应用实例,阐述了用图像融合技术检测低可观测目标的优点.着重强调了检测低可观测目标需要进一步研究的问题.     

基于区域分割的红外与可见光图像融合算法的研究(英文)

由于红外图像和可见光图像的成像特点不同,因此在航空监视领域红外图像和可见光图像融合有重要的研究意义。由于非下采Contourlet变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能,能有效的提取图像的特征信息。因此我们在非下采Contourlet域,以空间频率为度量标准对红外图像进行阈值分割,经过分割将红外图像和可见光图像分别划分为目标区域以及背景,随后对红外图像和可见光图像进行边缘检测从而得到边缘区域,针对三个不同区域分别选择不同的融合规则进行融合。通过两组不同灰度差异的红外与可见光图像的实验,将基于像素点,窗口策略的融合算法和本文所提出基于区域算法进行了主观和客观的对比,试验结果表明基于区域分割的红外与可见光图像融合算法不仅能有效提取出红外图像中的目标信息还能有效的保持可见光图像的所反映的光谱信息,因此本文提出的算法是一种有效且可行的图像融合算法。     

图像配准关键技术综述

图像采集设备的快速发展带来了图像种类和数量的迅速增加,图像拼接、融合等视觉系统提高了对图像配准的技术需求。图像配准利用原始图像数据或图像特征信息对输入图像的重叠区域进行变换和对齐,是为后续图像拼接、图像融合等图像处理任务提供操作基准的核心技术,是当前计算机视觉领域的热点研究问题。首先介绍了图像配准技术的主要应用领域及重大发展前景,然后说明了图像配准技术的基本框架和技术难点,详细阐述了基于特征以及基于区域的图像配准技术的实现算法及关键技术,分析了不同配准算法的优缺点及适用性,并对图像配准技术的发展前景进行了讨论和展望。     

二维图像拼接技术研究综述

图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像，经过相应的图像配准与融合算法，拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。针对二维图像拼接方法，综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展，重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法。其中，图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法。分析了各种算法的主要进展、典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状。最后，通过各种方法研究与应用情况推测，展望了未来图像拼接技术的发展趋势。     

基于多尺度局部结构化信息测度的鲁棒像素级图像融合算法

现有的图像融合算法不能有效区分基本图像特征和噪声,往往在输入存在噪声时性能变差。自然场景图像中,视觉上显著的图像特征往往表现出一定的几何结构,而噪声缺少结构化信息。基于复数小波变换,利用Von Neumann熵推导了一个结构化信息测度,可以有效区分噪声和视觉上显著的图像特征。图像融合之前利用测度加权输入,从而自适应抑制噪声同时保留图像特征。对几个图像融合方案从主、客观上进行性能比较,显示了新方案的优越性。     

激光图像融合算法

为了有效提高激光强度图像的质量,使其能够更好地与其他多源图像匹配,提出了一种激光强度图像与距离图像融合的方法.该方法首先分析了激光强度图像与距离图像不同类型像素点之间局部统计信息的差异,然后利用Ostu算法和模糊最小误差阈值算法求出强度像和距离像的局部统计信息的全局阈值和最佳阈值,最后将这些阈值作为融合参数,按照一定的融合规则,将强度像与距离像进行融合.仿真实验表明:与单纯的滤波算法相比,该融合算法在控制激光散斑噪声的同时,通过融合不同源图像的互补信息,达到提高激光强度图像的各方面性能的目的.     

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

面向机载应用的多传感器图像融合技术综述

综述了图像融合技术的基本概念、常用方法及传感器组合特性,探讨了图像融合技术所涉及的各研究领域在机载环境平台中的重要应用价值,最后,对现阶段图像融合技术存在的问题进行了总结并给出了进一步的研究建议,以期为图像融合技术在未来机载环境上的应用提供参考。     

残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法

提出一种残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法。用超复数分别对多光谱图像和全色图像的残差图像建模,并对多光谱图像的超复数残差模型沿彩色空间的灰度轴方向分别进行超复数偶对分解,得到包含亮度信息的单部分和包含色度信息的复部分。分析表明用高分辨率全色图像的超复数残差图像来替换低分辨率多光谱图像分解后得到的复部分,可以恢复出高分辨率的多光谱图像的残差,从而实现多光谱图像和全色图像的融合。仿真结果验证了所提方法的有效性,同时验证了该方法不存在人眼可见的光谱畸变。各种现有图像融合评估方法的评估结果表明:该方法优于亮度、色度、饱和度(IHS)、主元分析（PCA）和小波变换的融合方法。