1 河南工业职业技术学院, 电子信息工程学院, 河南 南阳 473009
2 西安邮电大学, 计算机学院, 陕西 西安 250104
为了克服遥感图像融合算法主要是利用单一的能量特征对图像信息实施融合, 忽略了光谱特征, 导致其存在光谱扭曲等缺陷, 提出了基于二代曲波变换与清晰度加权的遥感图像融合算法。利用IHS(Intensity, Hue, Saturation)变换对多光谱(MS)图像计算, 分割出MS图像的强度(I)成分。利用二代曲波变换(Curvelet)计算出全色(PAN)图像以及I成分的高、低频系数;采用图像的均值特征, 对图像的光谱特征进行度量, 并联合其区域能量特征, 设计了新的融合规则, 完成低频系数的融合。利用图像的Laplace特征对图像的清晰度进行计算, 以此来构造清晰度加权模型, 进行高频系数的融合;将融合系数经二代Curvelet和IHS逆变换处理后, 输出融合结果。实验数据表明, 较当前遥感图像融合算法而言, 所提算法具备更好的融合效果, 其融合图像的通用图像质量指数值更大, 光谱差异更小。
遥感图像融合 二代曲波变换 IHS变换 均值特征 区域能量特征 清晰度加权 remote sensing image fusion second generation cruvelet transform IHS transform mean walue feature regional energy feature definition weighted
针对探测波段为3.7~4.8 μm的中波红外图像和探测波段为8~14 μm长波红外图像融合过程中存在场景对比度低, 显著性目标不够凸出, 伪影引入严重的问题, 采用快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)对红外中波和长波图像进行多尺度分解以得到二维内蕴模函数(BIMFs)和残余分量(Residual)。 对于每一层内蕴模函数选用改进的局部能量窗口融合规则, 首先配置好加权算子以增加区域窗口中心像素的能量占比; 选用不同的加权算子, 经实验验证能有效突出红外中波和长波图像的能量特征信息; 其次充分利用内蕴模函数的相位信息, 当相位相反时, 采用能量加权平均的方式, 以解决融合系数的正负符号极性难以确定的问题; 当相位相同时, 判断二者的能量差距并依据差距大小选择设定的融合规则, 融合规则基于红外中波和长波图像的灰度差异特性设定。 对于残余分量则利用红外中波图像和改进区域能量窗口的最大对称环绕显著性权重图指导基础层系数的融合, 自适应的局部环绕窗口充分利用了低频显著性信息, 对无用背景的抑制效果也相当出色, 能够在复杂背景图像中突出显著性对象, 最终得到细节信息丰富, 对比度明显的指导图像。 最后通过FABEMD的逆变化重构过程得到融合图像, 对4组不同背景、 不同大小的红外中长波图像进行主观和客观性能评价, 4组图像均来自多波段红外采集系统且都经过严格配准并和7种相关算法进行对比实验, 在主观性能上显著性对象突出、 清晰度度高; 客观性能上在平均梯度和空间频率这两个评价指标上性能优异, 验证了该算法的有效性。
图像融合 快速自适应二维经验模态分解 相位信息 区域能量窗口 显著性图 Images fusion Fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition Phase information Regional energy window Saliency map 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2043
1 广州大学松田学院 计算机科学与技术系，广东 广州 510000
2 华中科技大学 软件学院，湖北 武汉 430000
当前图像融合主要通过图像特征取大的方法来融合图像系数，忽略了图像边缘特征的相关性，使融合结果中存在块现象和不连续现象等不足。为此，引入二代曲波(SGC)变换，设计边缘特征加权的图像融合算法。将输入图像通过SGC变换，分解出其低频和高频系数；采用区域能量模型，计算出图像所包含的能量特征，通过均值模型，计算出图像所包含的亮度特征。利用图像的能量和亮度特征，构造双特征低频系数融合函数，获取能量特征和亮度特征都较为理想的融合低频系数。利用Sobel算子对图像的边缘特征进行检测，利用检测结果构造边缘特征加权的高频系数融合准则，获取高频系数融合结果。最后，借助二代曲波逆变换处理融合系数，获取融合图像。实验测试结果显示，相对于当前融合技术，所提算法具有更好的融合效果，其融合图像具备更好的边缘连续性以及清晰度。
图像融合 二代曲波变换 区域能量 双特征 低频系数 Sobel算子 边缘特征加权 image fusion Second Generation Curvelet transform regional energy double features low frequency coefficients Sobel operator edge feature weighting 太赫兹科学与电子信息学报
2020, 18(5): 870
1 重庆商务职业学院出版传媒系，重庆 401331
2 四川大学空天科学与工程学院，四川成都 610065
为了改善遥感图像的融合质量，制定了信息量制约法则用于获取融合遥感图像。利用亮度－色调－饱和度 (IHS)变换从多光谱 (MS)图像中获取亮度 (I)分量。基于非下采样剪切波变换 (NSST)，获取 I分量与全色 (PAN)图像完成分解，得到 I分量与 PAN图像的高低频系数。最后，利用低频系数的均值以及区域能量信息，建立信息量制约法则，分析不同低频系数对融合系数的影响程度，设计不同的融合方法对这些低频系数进行融合。 采用改进的平均梯度度量模型完成高频系数融合。通过 NSST逆变换对计算融合后的高低频系数，输出新的亮度分量，将其与原始的色调(H)、饱和度 (S)分量组合，通过 IHS逆变换，获取融合结果。实验数据显示，相对已 有的融合算法，所提算法的融合图像所含的信息量更为丰富，且光谱扭曲度更小。
遥感图像融合 非下采样剪切波变换 信息量制约 区域能量 平均梯度 光谱扭曲 remote sensing image fusion non -downsampling Shearlet transform information constraints regional energy average gradient spectral distortion 太赫兹科学与电子信息学报
2020, 18(3): 470
西北师范大学数学与统计学院, 甘肃 兰州 730070
针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、压缩感知(CS)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的融合算法。首先对两幅源图像分别进行预增强处理,应用RPCA分解得到相应的稀疏分量和低秩分量;然后对稀疏矩阵利用结构随机矩阵压缩采样,利用高斯梯度-信息反差对比度(GG-DCI)压缩融合,经正交匹配追踪法(OMP)重构;接着对低秩矩阵采用NSCT分解成低频子带和高频子带,低频子带选用区域能量-直觉模糊集(RE-IFS)融合,最高频子带利用最大绝对值规则融合,其他高频子带选用自适应高斯区域方差融合;最后将融合后的稀疏分量和低秩分量叠加得到融合图像。实验结果表明,本文算法相比其他算法能够更好地提高融合图像的对比度和清晰度,保留了丰富的细节纹理信息,客观评价指标也总体优于现有算法,有效提升了红外与可见光图像的融合效果。
图像处理 图像融合 鲁棒主成分分析 非下采样轮廓波变换 高斯梯度-信息反差对比度 区域能量-直觉模糊集 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041005
图像融合作为图像处理领域的一个重要分支, 已成为研究的热点问题之一。对于像素级图像融合, 多尺度多分辨率分解已被广泛应用, 但是在低频子带的处理上, 由于平均法容易导致融合图像出现模糊, 对比度下降等问题, 提出基于区域能量的低频子带融合方法; 对于高频子带, 在考虑系数本身的同时, 也考虑其邻域系数的影响。对已配准的可见光和红外源图像进行融合实验, 并对融合图像进行评价, 结果表明, 文中方法在保留图像轮廓的同时, 充分保留了图像的高频边缘及细节信息。
局部能量 邻域信息 熵 图像融合 regional energy neighborhood information entropy image fusion
沈阳航空航天大学 电子与信息工程学院 电子与通信工程系, 沈阳 110136
在红外线与可见光图像的融合过程中, 经常会出现融合图像细节方面缺失的情况。为了解决这一问题, 采用了改进的非下采样轮廓波变换(NSCT)图像融合算法, 融入动态的加权非负矩阵分解规则(WNMF), 对图像进行融合处理。结果表明,利用非下采样轮廓波变换算法对两幅源图像进行多尺度多方向的分解, 可得到低频与高频部分; 动态的WNMF融合规则作为低频部分的融合规则; 高频部分中最高层的分解尺度采用绝对值取大的方法;高频部分其它各层则设定匹配度阈值;低于阈值时, 使用基于区域能量匹配度的区域方差选大的方法; 如果高于阈值时, 采用加权平均的方法进行; 通过对低频部分与高频部分的处理, 用NSCT逆变换方式获得了融合图像。该方法有效提高了融合图像清晰度, 凸显了其细节信息, 缩短了所需的计算时间。
图像处理 图像融合 非下采样轮廓波变换 加权非负矩阵分解 区域能量匹配度 image fusion nonsubsampled contourlet transform weighted non-negative matrix factorization regional energy matc
1 西安建筑科技大学 理学院, 陕西 西安 710055
2 陕西西安空间电子信息技术研究院, 陕西 西安 710055
提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性, 首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数; 然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略, 高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明, 该融合算法不仅具有良好的视觉效果, 同时在客观评价指标也优于一般的融合策略, 验证了该算法的有效性。
非抽样双树复小波变换 非负矩阵分解 块主元旋转法 加权区域能量 图像融合 undecimated dual-tree complex wavelet transform nonnegative matrix factorization block principal pivoting method weighted regional energy image fusion
武汉科技大学 信息科学与工程学院，湖北 武汉 430081
针对区域梯度法、区域能量法重构图像峰值信噪比较低、均方根误差较高的现象，提出了一种改进的基于区域梯度-能量的压缩感知图像融合方法。该方法首先构造正交小波变换矩阵，并使用小波变换使图像稀疏化，然后采用哈达玛矩阵作为测量矩阵对稀疏信号进行测量得到测量值，分别计算测量值对应的梯度值及能量值，依据绝对值取大法及加权平均法对测量值进行融合，最后对融合后的测量值进行图像重构。实验结果表明，该方法比单独使用区域梯度法或区域能量法具有较好的图像融合效果。
压缩感知 图像融合 区域梯度 区域能量 compressive sensing image fusion regional gradient regional energy
宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211
融合多通道的卫星云图可为监测和预报天气状况提供更加全面可靠的信息。本文提出一种采用抗混叠移不变Contourlet 变换(Aliasing-suppression and Shift-invariance Contourlet Transform, AS&SICT)的卫星云图融合方法。首先, 为了克服原始Contourlet 变换的频谱混叠及移变问题, 将抗混叠滤波器组与非下采样方向滤波器组相结合, 构造出AS&SICT; 然后, 对两通道卫星云图(红外与可见光)采用AS & SICT 分解成低频及若干高频方向子带, 对低频子带系数采取加权区域能量融合规则, 而对高频子带系数采取加权区域方差融合规则进行融合处理; 最后, 对融合后系数进行抗混叠移不变Contourlet 逆变换, 得到融合云图。实验结果表明, 本文方法融合的云图, 由于增添了可见光云图的纹理细节信息, 不仅提高了原始红外云图的分辨率, 而且较好地保留了红外云图的亮温信息。
红外与可见光云图 抗混叠移不变Contourlet 变换 区域能量 区域方差 infrared and visible cloud images aliasing-suppression and shift-invariance Contourl regional energy regional variance
