基于视觉显著性的红外与可见光图像融合
遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究
遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究摘要：遥感影像融合是将多源遥感影像的信息有机地结合起来，以获取更多、更高质量的地理信息的过程。
其中，可见光和红外图像的融合被广泛应用于军事、气象、农业、环境等领域。
本文对可见光和红外图像融合的方法进行了研究和总结，包括传统的图像融合方法和基于深度学习的图像融合方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言可见光图像和红外图像是遥感数据中常见的两种图像，它们分别捕捉了不同光谱范围内的信息。
可见光图像能够提供地物的几何形状、颜色和纹理等信息，红外图像则能够反映地物的热特性。
将这两种图像进行融合可以充分利用它们的优势，提高遥感图像的分类和识别性能。
2. 传统的图像融合方法传统的图像融合方法主要包括像素级融合和特征级融合两种方法。
2.1 像素级融合像素级融合方法直接将可见光和红外图像的像素进行组合。
其中，加权平均法是最简单的方法，它根据像素的权重将两幅图像进行加权平均得到融合图像。
另外，变换域融合方法如小波变换和主成分分析也得到了广泛应用。
这些方法能够提取图像的频率和相位信息，将两幅图像进行适应性融合。
2.2 特征级融合特征级融合方法通过提取可见光和红外图像的特征，将特征进行融合。
常用的特征包括梯度、边缘、纹理等。
其中，拉普拉斯金字塔和傅里叶谱分析是两种常用的特征级融合方法。
这些方法能够提取图像的边缘和细节信息，对融合结果具有很好的保边性。
3. 基于深度学习的图像融合方法深度学习在图像融合领域取得了显著的成果。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一。
将CNN应用于图像融合可以通过学习图像的特征，得到更好的融合效果。
3.1 基于卷积神经网络的图像融合方法基于CNN的图像融合方法主要包括两种：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）和基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）的方法。
红外可见光融合算法
红外可见光融合算法：将红外图像与可见光图像结合随着科技的不断发展，红外技术在军事、医疗、安防等领域得到广泛应用。
然而，红外图像与可见光图像存在巨大的差异，给图像分析和识别带来了很大的挑战。
为了解决这个问题，红外可见光融合算法应运而生。
一、什么是红外可见光融合算法？红外可见光融合算法是一种将红外图像和可见光图像融合在一起的图像处理技术。
通过将两种图像的信息结合起来，可以提高图像的质量和分辨率，从而更好地进行目标识别和跟踪。
二、红外可见光融合算法的原理红外图像和可见光图像的差异主要表现在以下几个方面：1.波长范围不同：红外波长范围为0.75-1000微米，可见光波长范围为0.4-0.75微米。
2.光学特性不同：红外光具有强的穿透力，可以穿透一些物体，如雾、烟等；可见光光线的穿透力较弱，易受到大气、云雾等干扰。
3.图像质量不同：红外图像的质量受到环境因素的影响较大，如温度、湿度等；可见光图像的质量受到光线和环境光的影响较大。
因此，红外可见光融合算法的原理就是将两种图像的信息进行结合，通过图像处理技术将它们融合在一起，从而得到更高质量的图像。
三、红外可见光融合算法的应用红外可见光融合算法在军事、医疗、安防等领域得到广泛应用，可以提高图像识别和跟踪的准确性，有助于提高工作效率和安全性。
比如，在军事领域，红外可见光融合算法可以用于夜视装置、导弹制导、无人机等方面。
在医疗领域，红外可见光融合算法可以用于诊断乳腺癌、糖尿病等疾病。
在安防领域，红外可见光融合算法可以用于监控、安检等方面。
四、红外可见光融合算法的发展趋势随着科技的不断发展，红外可见光融合算法也在不断改进和优化。
未来，红外可见光融合算法将更加智能化、自动化，可以实现更加精准的目标识别和跟踪，为各个领域的应用提供更好的支持。
总之，红外可见光融合算法是一种非常有前景的图像处理技术，可以帮助我们更好地利用红外和可见光图像的信息，提高图像的质量和分辨率，为各个领域的应用提供更好的支持。
红外光可见光融合处理
红外光可见光融合处理红外光和可见光是我们日常生活中经常接触到的两种光线。
红外光是一种波长长于可见光的电磁辐射，而可见光则是人眼可以感知到的电磁辐射。
虽然它们在波长上存在差异，但是它们在光学处理中的融合却可以带来许多有趣的应用。
红外光和可见光融合处理在许多领域中都有广泛的应用，特别是在军事、医学、环境监测等方面。
在军事方面，红外光和可见光融合处理可以用于夜视设备和无人机的导航系统，提高战场的侦查和监视能力。
在医学方面，这种融合处理可以帮助医生更好地观察和诊断患者的身体状况，尤其是在疾病的早期诊断方面具有重要意义。
在环境监测方面，红外光和可见光融合处理可以用于火灾监测和空气污染检测，提高环境保护的效率。
红外光和可见光融合处理的原理是将两种光线的图像合并在一起，形成一幅新的图像。
这种处理可以通过算法和图像处理技术来实现。
首先，将红外光和可见光的图像进行对齐，使它们的像素点能够一一对应。
然后，通过一定的计算方法，将两幅图像的像素点进行融合，生成一幅新的图像。
这个过程既可以是简单的像素点加权平均，也可以是更复杂的算法，如小波变换等。
红外光和可见光融合处理的优势在于可以综合利用两种光线的信息，提高图像的质量和细节。
红外光可以穿透一些可见光无法穿透的物体，如烟雾、云层等，因此可以提供更多的信息。
而可见光则可以提供更多的颜色和纹理信息。
通过融合处理，可以将红外光的透明度和可见光的颜色综合起来，使图像更加真实和清晰。
红外光和可见光融合处理的应用还在不断拓展和深入研究中。
例如，在无人驾驶领域，红外光和可见光融合处理可以用于提高车辆的感知和识别能力，增强夜间行驶的安全性。
在安防领域，这种处理可以用于监控摄像头的图像增强，提高监控的准确性和可靠性。
在航空航天领域，红外光和可见光融合处理可以用于卫星图像的解译和地球观测，为科学研究和资源管理提供重要支持。
红外光和可见光融合处理虽然具有许多优势和应用前景，但也存在一些挑战和限制。
可见光与红外图像融合技术研究的开题报告
可见光与红外图像融合技术研究的开题报告
题目：可见光与红外图像融合技术研究
研究背景：
在军事、安防、资源调查等领域中，同时采集可见光和红外图像已成为常规的手段。
由于可见光图像和红外图像在物理性质和成像原理上存在巨大的差异，因此如何将它
们有效地融合起来，以提高目标识别和跟踪的准确率至关重要。
近年来，随着计算机
技术和图像处理技术的不断发展，可见光与红外图像融合技术也得到了广泛的应用和
研究。
研究内容：
本文将从可见光与红外图像的成像原理和特点入手，探究两种图像融合的方法和技术，并提出一种基于多尺度分解和融合的优化算法。
具体内容如下：
1. 可见光和红外图像的成像原理和特点分析
2. 可见光和红外图像的融合方法分析
1）基于像素的融合方法
2）基于区域的融合方法
3）基于特征的融合方法
3. 提出一种基于多尺度分解和融合的优化算法
1）多尺度分解方法
2）信息熵融合方法
3）小波变换融合方法
4. 实验仿真和数据分析
1）数据集的采集和预处理
2）算法实现及实验仿真
3）实验结果分析和对比
研究意义：
本文旨在探究可见光与红外图像的融合方法和技术，并提出一种优化的算法，以提高可见光和红外图像融合后的目标检测和跟踪的准确度。
该研究对于实现军事、安防、资源调查等领域中的目标侦察和跟踪具有重要的应用价值。
基于视觉显著性的图像融合研究
基于视觉显著性的图像融合研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为了一个不可忽视的领域。
其中，图像融合技术在许多领域都得到了广泛的应用，如监控、遥感以及医学图像等领域。
其中，基于视觉显著性的图像融合是当前研究的热点之一。
一、视觉显著性的概念和特征视觉显著性是指场景中与众不同的、引人注目的部分。
在人的视觉系统中，视觉显著性是通过底层特征和高层特征进行计算的。
底层特征指的是色度、亮度等基本的图像特征。
高层特征则是指图像的纹理、形状等高级特征。
而视觉显著性的计算则是通过这些特征综合得出的。
二、基于视觉显著性的图像融合技术基于视觉显著性的图像融合技术通过计算图像各部分的视觉显著性，从而实现对不同输入图像的融合。
这种算法的核心是图像区域的加权，以保持图像的平滑过渡。
该技术的应用非常广泛，如监控、遥感以及医学图像等领域。
三、基于“视觉热力图”的图像融合技术在视觉显著性的基础上，又出现了基于“视觉热力图”的图像融合技术。
这种技术可以给出一个与输入图像大小相同的视觉显著性热力图，这个热力图可以精确地区分图像中的显著部分和不显著部分。
该技术因其高效和精度而备受关注。
四、基于机器学习的图像融合技术除了视觉显著性之外，机器学习技术也被应用于图像融合领域。
机器学习技术可以自主学习图像特征，根据特征将各个图像区域分为显著和不显著。
这种技术的优点是可以应用于各种场景和各种类型的图像，与传统技术相比，融合效果更加自然、准确。
五、基于深度学习的图像融合技术深度学习技术在图像融合领域也得到了广泛的应用。
深度学习技术可以学习输入图像的特征，并以不断迭代的方式自主学习图像融合的过程。
深度学习技术可以在不看先前的图像融合结果的情况下自主进行图像融合，从而大大提高了融合效果和自主性。
六、结语基于视觉显著性的图像融合技术是目前图像处理领域中的热点之一。
不同于传统的图像融合技术，视觉显著性技术可以有效的保留图像的细节和显著部分，从而使得融合效果更加自然、准确。
红外与可见光图像配准及融合技术研究的开题报告
红外与可见光图像配准及融合技术研究的开题报告一、研究题目红外与可见光图像配准及融合技术研究二、研究背景与意义近年来，红外成像技术得到了广泛的应用，尤其是在夜间监测、目标识别、空间探测等领域。
但是由于红外成像技术只能得到目标的热辐射信息，无法提供目标的诸如颜色、形状等可见光图像信息。
因此，如何将红外图像与可见光图像有效地融合起来，具有很高的研究价值和实际意义。
目前，国内外研究者已经提出了很多红外与可见光图像融合的方法，如基于像素级融合、基于区域级融合、基于特征级融合等。
但是由于红外图像与可见光图像在成像机理、图像特征等方面存在很大的差别，如何实现有效的图像配准和融合，仍然面临很大的挑战。
三、研究内容和研究方法1. 红外图像与可见光图像的相关性分析通过对红外图像与可见光图像的特征进行分析，确定两者之间可能存在的相关性。
例如，物体的边缘、纹理、形状等方面的特征是否一致或者相似。
2. 红外图像与可见光图像的配准方法研究基于相关性分析结果，探究有效的红外图像与可见光图像配准方法，如基于像素级、基于特征点级、基于区域级等方法，并分析各种方法的优缺点及适用范围。
3. 红外图像与可见光图像的融合方法研究通过图像融合算法将红外图像与可见光图像融合起来，并分析各种图像融合算法的优缺点及适用范围。
其中包括基于局部性质的融合方法、基于全局性质的融合方法以及基于深度学习的融合方法等。
4. 红外与可见光图像融合的应用研究将研究所得的红外与可见光图像配准及融合技术应用于实际场景中，如夜间目标识别、高空无人机遥感图像处理等，评估技术的有效性和应用效果。
本研究将采用实验分析和理论分析相结合的方法，通过对现有方法的比较分析和改进，逐步深入研究实现红外与可见光图像配准及融合的技术。
四、拟达到的预期目标通过本研究，达到如下预期目标：1. 分析红外图像与可见光图像的相关性，确定有效的配准方法；2. 探究适用于红外图像与可见光图像融合的各种算法，并比较不同算法的优缺点；3. 将研究所得的技术应用于实际场景中，如夜间目标识别等，评估技术的有效性和应用效果。
基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合
基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合傅志中;王雪;李晓峰;徐进【摘要】结合非下采样轮廓波变换的平移不变性,提出了一种基于视觉显著性的红外与可见光图像融合算法.首先,利用引导滤波器改进显著性检测算法并将其用于红外图像;然后,对红外图像和可见光图像进行非下采样轮廓波变换以得到各自的低频与高频子带;最后,在低频与高频子带的融合中分别采用红外图像显著性指导法与绝对值取大法.实验结果表明,与多种相关算法相比,该算法所得融合图像在突出红外目标的同时还具有丰富的可见光背景信息,具有更好的视觉融合效果和客观质量评价.%An infrared and visible image fusion algorithm is proposed based on visual saliency and non-subsampled contourlet transform (NSCT). At first, the frequency tuned saliency detection method is improved by guided filter and applied to detect the saliency of infrared image. Then the infrared and visible light images are decomposed into low frequency and high-frequency sub-bands by NSCT. Finally the saliency map of infrared image is used to guide the fusion in low frequency sub-band, and the rule of maximum absolute value selection is used for the fusion in high frequency sub-band. Experimental results demonstrate that compared to several other algorithms, the proposed method highlights the IR targets and at the same time makes the fusion images have rich background information, and better visual fusion effects and objective quality evaluations are obtained.【期刊名称】《电子科技大学学报》【年(卷),期】2017(046)002【总页数】6页(P357-362)【关键词】引导滤波器;图像融合;非下采样轮廓波变换;显著性【作者】傅志中;王雪;李晓峰;徐进【作者单位】电子科技大学通信与信息工程学院成都 611731;电子科技大学通信与信息工程学院成都 611731;电子科技大学通信与信息工程学院成都 611731;电子科技大学通信与信息工程学院成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TP391图像融合是指将同一场景下不同模式的传感器或同一种传感器在不同时刻或方式下获得的几幅图像合成一幅包含所有输入图像中人们感兴趣的信息图像处理方法[1]。
基于GAN的红外与可见光图像融合算法
为了验证我们所提出的算法的有效性和有效性
我们选取了六对典型的图像对进行主观评价这六对 图像对在可见光和红外图像融合中被广泛应用 实验 结果如图# 所示
实验结果可以看出作为对比的方法简单易行不 能保留原有的显著区域 这是因为它每次从可见光图 像中迭代学习显著区域的边缘和强度都会受到越来 越多的约束 为此在./8中引入64P过程并提取显 著区域是非常必要的 然而我们基于./8的方法解 决了这个问题成功地保存了丰富的热信息 以Y列 的直升机为例其他算法无法保持边缘尖锐的突出物 体这将导致在某些计算机视觉任务中分类效果不理 想 相比之下本文算法成功地保留了显著信息这将 大大有利于分类任务
红外原始图像和可见光原始图像的分辨率不同是 一个值得注意的事实 由于不同传感器的特性红外 图像的分辨率较低而可见光图像的分辨率较高 为 了解决这个问题我们对红外图像进行了采样 随后 我们将红外和可见光图像的大小调整为1%' q1%' 的 比例作为优化的图像对 最后我们将每个图像的跨 距设置为%0以裁剪足够的数据 这样我们就可以产 生大量的红外和可见光数据集以训练本文网络
在鉴别过程中鉴别器输出预测的标签计算预融 合图像与可见光图像之间的损失 这个过程可以看作 是一个融合过程因为它试图最小化预融合图像和可 见光图像之间的差异 我们采用最小二乘损失函数作 为损失函数对预融合图像和可见光图像进行约束从 而融合出丰富的可见光信息 换句话说鉴别器被设 置成区分预融合图像和可见光图像之间的差异直到 可以忽略差异为止 ./8的鉴别器由五组模块组成 如图% 所示 在第一组模块中我们应用了# q# 卷积 层和R*:a函数 从第二组到第四组模块我们应用了 # q# 卷积层Y;,KF83)V操作和R*:a函数 在最后一 组模块中我们应用一个线性层来输出预测的标签
红外图像与可见光图像融合笔记
红外图像与可见光图像融合——笔记图像融合是将来自不同传感器在同一时间(或者不同时间)对同一目标获取的两幅或者多幅图像合成为一幅满足某种需求图像的过程。
为了获得较好的融合效果，在研究融合算法之前，对图像预处理理论及方法进行了研究。
预处理理论主要包括图像去噪、图像配准和图像增强。
图像去噪目的是为了减少噪声对图像的影响。
图像配准是使处于不同状态下的图像达到统一配准状态的方法。
图像增强是为了突出图像中的有用信息，改善图像的视觉效果，并方便图像的进一步融合。
图像融合评价方法：主观评价和客观评价。
指标如：均值、标准差、信息熵等。
针对 IHS 变换和小波变换的优缺点，本文提出了一种基于这两种变换结合的图像融合方法。
该算法的具体实现步骤如下：先对彩色可见光图像进行 IHS 变换，对红外图像进行增强，然后将变换后得到的 I 分量与已增强的红外图像进行 2 层小波分解，将获得的低频子带和高频子带使用基于窗口的融合规则，而后对分量进行小波重构和 IHS 逆变换，最后得到融合结果。
经仿真实验证明，此结果优于传统 IHS 变换和传统小波变换，获得了较好的融合结果，既保持了可见光图像中的大量彩色信息又保留了红外图像的重要目标信息。
红外传感器反映的是景物温度差或辐射差，不易受风沙烟雾等复杂条件的影响。
一般来说，红外图像都有细节信息表现不明显、对比度低、成像效果差等缺点，因此其可视性并不是很理想。
可见光成像传感器与红外成像传感器不同，它只与目标场景的反射有关与其他无关，所以可见光图像表现为有较好的颜色等信息，反应真实环境目标情况，但当有遮挡时就无法观察出遮挡的目标。
利用红外传感器发现烟雾遮挡的目标或在树木后的车辆等。
在夜间，人眼不能很好的辨别场景中的目标，但由于不同景物之间存在着一定的温度差，可以利用红外传感器，它可以利用红外辐射差来进行探测，这样所成的图像虽然不能直接清晰的观察目标，但是能够将目标的轮廓显示出来，并能依据物体表面的温度和发射率的高低把重要目标从背景中分离出来，方便人眼的判读。
基于图像信息的红外与可见光图像融合方法研究
Ｖ ｏ ．０ Ｎ Ｏ６ １４ ．
红 外 与 激 光 工程
Ｉ ｆａ ｅ ｎ ｓ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｎ ｒ ｒ ｄ ａ ｄ Ｌａ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｎ
２ １ ０ １年 ６ 月
Ｊ ．２ ｕｎ ０１１
基 于 图 像 信 息 的 红 外 与 可 见 光 图 像 融 合 方 法 研 究
定融合 系数 。实验 结果表 明 ： 算法能 够很好 地将 红外 图像 与可 见光 图像 进行 融合 ， 该 与其他 方 法相 比，
融合 效 果 更 好 。
关 键 词 ：图像 融 合 ； 平 移 不 变性 ； 小 波 变换 ； 图像 信 息 中 图 分 类 号 ：Ｔ １ ．３ Ｎ９ １７ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：ｌ ０ — ２ ６ ２ ｌ ） ６ １ ８ ０ ０ ７ ２ ７ （ ０ １０ —１ ６ － ４
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红外和可见光图像融合算法研究答辩稿
把握不好，要么图像整体暗淡，要么整体就偏亮，且边缘信息比较 模糊，对比度较低。
融合结果图像分析
●基于区域对比度的融合方法所得到的图像模糊，信息熵 小，分析编写程序和算法可能是在计算过程中灰度值超出 了0~255的范围，也可能是计算的高频分量值过小，对比 度值异常过大，接近于无穷大，导致了图像局部偏亮或者 局部暗淡，融合图像质量不够好。
6.5223 6.2178 6.2819 6.7375
标准差std 29.5083
23.8603 22.2666 21.4988 29.9311
平均梯度 4.2927
4.3085 3.2953 3.3771 4.6958
空间频率 9.1607
8.4296 6.4550 6.6744 11.4168
对应像素取 平均值
对应像素加 权平均 基于区域能 量取大 基于区域能 量取小 基于区域对 比度
6.5445
1.8530e-04
24.3389
33.9577
4.5668
16.2664
9.5732
36.5167
融合结果图像分析
通过对融合结果图像的观察和对指标的分析可以得出： ●融合图像质量最好融合方法：基于区域能量的融合方法
2.在日常生活中，我们所见到的图像绝大部分都是可见 光图像(如电视机图像、数码照相机)。
3.图像融合技术是在兴起于70年代末的信息融合技术的 基础上发展起来的图像处理新技术，在多传感器信息融 合领域中，图像融合是应用最为广泛，发表文献最多的 一个方向。
选题的意义
图像融合的概念
图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理 和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质 量的图像，对场景有更全面、清晰的描述，从而更有利于人眼的识别和机器 的自动探测，提高图像信息的利用率和可靠率。
红外与可见光序列图像融合方法的研究
法， 而通 过 实验 和 客观 的评 价 指 标 ， 如熵 、 合熵 、 联 平均 梯
度、 标准差 、 方根 误差 、 噪 比等进 行评 价居 多 。但 是 ， 均 信 实 验方法 有一些 固有 的 限制 ， 比如 ： 实验 方法仅 仅对 选 定的 图 像集有 效或 者实验 评价 只 能适 合给 定条 件 下的有 限 的具体 例子 。因此， 述的各种 红外与可 见光 图像 的融合 方法 的优 上 劣需根 据 一定的场 合来 判 定，并 不能认 定某 种类 型 的方法
节 信 息 ， 但 在 黑 暗 背 景 下 具 有 不 易 观 察 的 隐 蔽 性 。 因此 ， 这
图像 的融 合新 的方法 也在 通过 实验不 断提 出 ，主要体 现在
以下 几 个 方 面 中 ： （） 传 统 融 合 方 法 改 进 及 多 种 方 法 互 补 １对 根 据 传 统 的 各 种 融 合 方 法 的 优 缺 点 ， 多 研 究 提 出 了改 很 进 的 方 法 以及 多 种 融 合 方 法 互 补 ， 文 献 ［】 结 合 了 于 主 如 １中 分 量 变 换 与 小 波 变 换 方 法 进 行 融 合 ； 献 ［】 出 了 一 种 基 文 ８提
融 融 某甩 合 一 Ａ
规 则
融 合 图 １ 一 般 基于 像 素 的 图像 融 合框 架
敛 形状 ， 提高 了它在噪声干 扰杂物遮 挡背景环 境下检 测跟踪
的准 确 性 。 （） 目标 检 测 等 图像 处 理 算 法 的 结 合 ４与
像 图
目前大 多的融合算法 都是基 于基本 的处理 技术 ， 没有考 虑 高层 的抽 象信 息 。为此 ， 文献［】 出了一个 新 的框 架 ， ６提 其
特征 级和 决策级 ３个层次 。 目前， 基于像素级 的红外与 可见 光 图像 融合 方法 研究 比较 多，也有 一些 基于特 征级 的融合 方法 ， 下面对这 些方法做 简要论述 。 ２ １ 传统 的图像融合 方法 ． 传统 的一般 以基于像 素的 图像 融合方法居 多 ， 根据 发展 有 简单 的图像 融合 方法 ， 即直 接在 图像域 处理如 ： Ｂ假彩 ＲＧ 合成、 Ｉ ＨＳ彩 色空 间变换 、 Ｃ Ｐ Ａ主分 量变换 、 Ｐ 高通滤 波） Ｈ Ｆ（ 等 。随后 出现基 于多分辨 率分解 的融合方法 ， 主要有 多分辨 率 的塔式分 解 ， 如高 斯塔 、 普拉 斯塔形 分解 、 度塔 等 ； 拉 梯 以
红外与可见光图像快速融合算法
摘
要 ：为 了增 强 融 合 效 果 ， 高 融 合 速 度 ， 出一 种 快 速 有 效 的红 外 与可 见 光 图像 融 合 算 法 ． 先 采 用 局 部 直 方 图 提 提 首
均 衡 和 中 值 滤 波 对 红 外 与 可 见 光 图像 进 行 对 比度 增 强 和 去 噪 处 理 ； 后 对 增 强 后 图像 进 行 线 性 融 合 ， 成 伪 彩 色 融 然 生
第 ２ ３卷 第 ７期
２１ ０ １年 ７月
计算 机辅 助设计 与 图形学 学报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＣ ｍｐ ｔｒＡｉｅ ｓｇ ＆ Ｃｏ ｕ ｅ ａ ｈｃ ｏ ｒ ａ ｏ ｏ ｕｅ ｄ ｄＤｅｉｎ ｍｐ ｔｒＧｒ ｐ ｉｓ
Ｖｏ１ ３ Ｎ ｏ ．２ ．７
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红 外 与 可 见 光 图 像 快 速 融 合 算 法
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”（ 南京 航 空 航 天 大 学 民 航 学 院 南京 ２ ０ １ ） １０ ６ （ 京 华 为 技 术 有 限 公 司 南 京 ２ ０ ０ ） 南 １ ０ ０
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红外与可见光图像融合算法研究
红外与可见光图像融合算法研究一、本文概述随着科技的发展，图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，尤其在军事、医疗、安全监控等领域，其应用日益广泛。
红外与可见光图像融合算法作为图像处理技术的一个重要分支，近年来受到了广泛关注和研究。
本文旨在深入探讨红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，为相关领域的研究和实践提供理论支持和技术指导。
本文将概述红外与可见光图像融合的基本概念，包括红外图像和可见光图像的特点、图像融合的必要性以及融合的基本原理。
在此基础上，将详细介绍目前国内外在红外与可见光图像融合领域的研究现状和发展趋势，包括各种融合算法的优势和局限性。
本文将重点研究红外与可见光图像融合的关键技术，包括图像预处理、特征提取、融合策略等。
针对这些关键技术，本文将深入分析其原理、方法及其优缺点，并结合实际案例进行具体说明。
同时，本文还将探讨如何优化融合算法，以提高融合图像的质量和效率。
本文将通过实验验证所研究的红外与可见光图像融合算法的有效性和可行性。
通过实验数据的收集、处理和分析，将评估融合算法的性能指标，如清晰度、对比度、融合度等，并与其他算法进行对比分析。
本文还将讨论融合算法在实际应用中的潜力和挑战，为未来的研究提供方向和建议。
本文将全面深入地研究红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益参考和借鉴。
二、红外与可见光图像融合技术概述红外与可见光图像融合技术是一种多源信息融合技术，旨在将红外图像和可见光图像中的有用信息进行融合，以生成一种包含更多信息、更具可读性和可理解性的新图像。
这种技术能够结合不同传感器捕捉到的信息，利用它们各自的优点，以弥补彼此的不足。
红外图像主要反映物体的热辐射信息，对于隐蔽目标、伪装目标以及夜间目标的检测具有显著优势。
红外图像往往分辨率较低，且难以区分目标的细节和纹理。
而可见光图像则提供了丰富的色彩和纹理信息，对于场景的识别和目标的分类具有较好的效果。
红外与可见光图像融合算法研究
红外与可见光图像融合算法研究红外与可见光图像融合算法研究摘要：随着红外与可见光图像获取技术的发展，红外与可见光图像融合技术展现了其巨大的应用潜力。
本文通过对红外与可见光图像融合算法的研究，探索其在军事、安防、医疗等领域的应用，并比较了目前常用的融合算法的特点和优劣。
关键词：红外图像、可见光图像、融合算法、应用潜力、特点、优劣一、引言红外与可见光图像融合技术是将红外与可见光图像信息相互融合，提取双方图像的优势特征，实现整体图像质量的提高与增强。
随着红外与可见光图像获取技术的不断进步，红外与可见光图像融合技术在军事、安防、医疗等领域的应用也越来越广泛。
二、红外与可见光图像融合算法的研究与应用1. 学习和融合算法学习和融合算法是常用的图像融合方法之一，它将可见光图像和红外图像作为训练样本，通过学习的方法将两种图像的特征进行融合。
该算法不仅能够提高图像的清晰度和细节表现力，还能够提高图像的目标检测和识别能力。
在军事领域，该算法被广泛应用于无人机、导弹等武器系统的目标识别与跟踪。
然而，该算法对训练样本的质量和数量要求较高，且实时性较差。
2. 基于传统方法的图像融合算法基于传统方法的图像融合算法主要包括像素级融合、小波变换融合和相关融合等。
其中像素级融合算法是最简单的一种方法，它将红外图像和可见光图像的像素进行简单的加权平均。
该算法的优点是实现简单，且实时性较好，但其融合效果较为粗糙，细节信息展示不够明显。
小波变换融合算法能够更好地提取图像的低频和高频信息，实现了对图像的多尺度分析，但其计算复杂度较高。
相关融合算法是在空间域和频域两个方向上进行融合，能够更好地保留图像的细节信息，但其对噪声比较敏感。
3. 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像处理领域取得了巨大的突破，红外与可见光图像融合算法也采用了这一方法。
深度学习方法通过神经网络的训练，能够自动提取图像的特征信息，并实现更精确的融合效果。
例如，将红外图像和可见光图像作为输入，通过卷积神经网络进行训练，得到融合后的图像。
一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法
( A , B) i (
式中 , f k ( x , y ) 为尺度 k 下的近似图像 , L k 为低通滤 相邻尺度的近似图像间的差异构成小波变换的 系数即小波面 ω k ( x , y) = f k ( x , y ) - f k - 1 ( x , y ) ( k = 1 , 2 , …, N ) 图像的重构为
第 38 卷第 6 期 光 子 学 报 2009 年 6 月 AC TA P HO TON ICA SIN ICA
Vol. 38 No . 6 J une 2009
一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法 3
叶传奇1 ,2 ,王宝树1 ,苗启广1
( 1 西安电子科技大学 计算机学院 ,西安 710071) ( 2 河南科技大学 电子信息工程学院 ,河南 洛阳 471003)
f ( x , y) = 6 ω k ( x , y) + f N ( x , y )
k =1 N
( 5)
S TD ( R i A) ) / M EAN ( R i A) ) ) = ( ( S TD ( R i B) ) / M EAN ( R i B) ) 1
(
(
( 3)
( 6)
式中
M EAN ( R i j) ) = S TD ( R ) =
3
若区域 R 1 与区域 R 2 完全重叠 , 则在关联映 ( ( ) ( ) 射图中映射为 1 个区域 , R j) = R 1 = R 2 ; 若一个区域完全包含另一区域 , 如 R ( 1) < R ( 2) , 则在关联 映 射 图 中 映 射 为 2 个 区 域 , R1( j) = R ( 1) ,
( 对清晰程度 ,若 RRS ( R i A , B) ) > 1 , 表明图像 A 在该
红外与可见光的图像融合系统及应用研究
红外与可见光的图像融合系统及应用研究摘要：红外与可见光的图像融合技术近年来得到了广泛的研究与应用。
本文主要介绍了红外与可见光图像融合系统的基本原理和实现方法，并探讨了该技术在军事、安防、医疗等领域的应用和研究进展。
通过深入分析，我们认为红外与可见光图像融合系统的研究和应用前景广阔，有望在各个领域得到更加广泛的应用和推广。
一、引言红外和可见光图像融合技术是将红外图像与可见光图像进行融合，以提高图像质量和对目标的识别能力。
随着红外技术的发展和应用，红外图像的分辨率和对比度得到了大幅提高，但在细节信息和颜色还原方面仍有一定的不足。
可见光图像虽然具有良好的颜色还原和细节信息，但在特定条件下，如夜间或低光条件下，可见光图像的能力受到限制。
因此，将红外图像与可见光图像进行融合，可以充分发挥二者的优势，提高图像质量和识别能力。
二、红外与可见光图像融合系统的基本原理红外与可见光图像融合系统包括图像采集、预处理、特征提取和融合四个主要步骤。
首先，通过专用的红外和可见光相机采集红外图像和可见光图像。
然后对采集的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等，以提高图像质量。
接下来，通过特征提取算法提取红外图像和可见光图像的特征，包括边缘、纹理等。
最后，通过融合算法将红外图像和可见光图像进行融合，得到一幅融合图像。
三、红外与可见光图像融合系统的实现方法红外与可见光图像融合系统有多种实现方法，包括多分辨率分解法、拉普拉斯金字塔法、小波变换法等。
多分辨率分解法是将红外图像和可见光图像进行多次分解，然后通过图像融合算法将分解后的图像进行重构。
拉普拉斯金字塔法是通过金字塔算法将红外图像和可见光图像进行多次分解，然后通过图像融合算法在不同尺度上进行融合，再通过反向金字塔操作得到最终的融合结果。
小波变换法是将红外图像和可见光图像进行小波变换，在小波域下进行融合，最后通过小波逆变换得到融合结果。
四、红外与可见光图像融合系统的应用红外与可见光图像融合技术在军事、安防、医疗等领域有广泛的应用。
红外与可见光图像快速融合算法
红外与可见光图像快速融合算法第一章：引言- 红外与可见光图像融合的重要性及应用场景介绍- 国内外相关研究现状- 本文的研究目的及意义第二章：红外与可见光图像融合算法概述- 红外与可见光图像的特点及差异- 图像融合的常用方法及分类- 基于像素的融合算法和基于特征的融合算法概述第三章：红外与可见光图像快速融合算法的设计- 快速融合算法的设计思想和流程- 选取合适的特征提取方法和图像融合算法- 基于快速融合算法的红外和可见光图像融合实现第四章：红外与可见光图像快速融合算法的实验评估- 采用模拟的红外和可见光图像数据进行算法验证- 采用实际拍摄的红外和可见光图像数据进行算法评估- 评估结果分析与讨论第五章：结论与展望- 总结本文的研究内容和取得的成果- 对快速融合算法的优化提出建议- 展望红外与可见光图像融合算法未来的研究方向与应用前景第一章：引言在当代图像处理领域中，红外与可见光图像融合技术已经得到了越来越广泛的应用。
红外图像与可见光图像相比具有不同的频率和波长，因此可以提供不同的色彩和信息，两者相互补充，可以有效提高图像的对比度、清晰度和信息获取能力。
同时，红外与可见光图像融合技术也能够应用于多种领域，如夜间监控、无人机导航、医学影像等。
然而，在融合红外和可见光图像时，由于两种图像的特性不同，传统的融合方法常常需要耗费大量的时间和计算资源。
因此，如何在保证融合效果的同时提高融合速度，成为了图像融合领域中的研究热点。
本章节将介绍红外与可见光图像融合技术的重要性及应用场景，以及国内外相关研究现状。
最后，将阐述本文的研究目的及意义。
1.1 红外与可见光图像融合技术的重要性及应用场景红外与可见光图像融合技术将两种不同的图像信息融合在一起，可以提高图像的对比度、清晰度和信息获取能力，具有如下的重要性和应用场景：1）提高目标检测能力：可见光图像对光线敏感，常常在夜晚或低照度条件下难以获得清晰的图像，而红外图像则可以有效地提高环境光线差下目标检测的能力。
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第38卷第4期 2016年8月光学仪器OPTICAL INSTRUMENTSVol. 38，No. 4August,2016文章编号：1005-5630(2016)04-0303-05基于视觉显著性的红外与可见光图像融合华玮平S赵巨岭S李梦S高秀敏〃(1.杭州电子科技大学电子信息学院，浙江杭州310018;2.上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海200093)摘要：多波段图像融合可以有效综合各个波段图像中包含的特征信息。
针对可见光和红外图 像，提出了一种结合红外图像视觉显著性提取的双波段图像融合方法，一方面旨在凸显红外图 像的目标信息，另一方面又尽可能的保留了可见光图像的丰富细节信息。
首先，在局部窗口内 实现红外图像的显著性图提取，并通过窗口尺寸的变化形成多尺度的显著性图，并对这些显著 性图进行最大值的优选叠加，以获取能反映整幅红外图像各个尺寸目标的显著性图；其次，通过 结合显著性图与红外图实现显著性图的加权增强；最后，利用增强的红外显著性图进行双波段 图像的融合。
通过两组对比实验，数据表明该方法给出的融合图像视觉效果好，运算速度快，客 观评价值优于对比的7种融合方法。
关键词：图像融合；红外图像增强；视觉显著性中图分类号：TN 911. 73 文献标志码：A doi:10. 3969/j. issa 1005-5630. 2016. 04. 005 Dual-band image fusion for infrared and visible imagesbased on image visual saliencyHUA Weiping1, ZHAO Jufeng1, LI Meng1, GAO Xiumin1,2(1. Electronics and Information College, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China；2. School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093，China)Abstract： Dual-band image fusion is able to well synthesize the feature information from the different bands. To fuse visible and infrared images, in this paper, an infrared image visual saliency detection-based approach was proposed. This method aimed to highlight the target information from infrared image, meanwhile preserve abundant detail information from visible one as much as possible. Firstly, visual saliency map was extracted within a local window, and multiple window-based saliency maps could be obtained by changing the size of local window. And the final saliency map was generated by selecting maximum value, and this map could mirror all target information in the infrared image. Secondly，the saliency map was enhanced by combining infrared image and the previous saliency map. Finally, the enhanced saliency map was used for dual-band image fusion. Comparing with other seven methods, the收稿日期：2015-10-13基金项目：国家自然科学基金项目（61405052，61378035)作者简介：华玮平(1994 )，男，本科生，主要从事光学成像等方面的研究。
E-m ail:564810049@qq.c〇m通信作者：赵巨峰(1985 )，男，讲师，主要从事光学成像、图像处理等方面的研究。
E-m ail:daba〇zjf@.C n•304 •光学仪器第38卷experimental results demonstrate that the proposed approach could rapidly produce fused image with good visual effect,and the objective evaluation is better.Keywords：image fusion；infrared image;visual saliency引言图像融合旨在将不同图像的信息进行综合，以便进一步的理解和处理。
20世纪90年代以来，图像融 合技术在军事探测、医疗成像、图像水印等方面都有着广泛的应用[1]。
通常情况下，红外传感器检测到发 热的区域一般是人们关注的目标物体，但其保持图像细节的能力较差，而可见光图像则包含丰富的细节 信息，因而两者互补可以有效综合信息。
较为常用图像融合方法是基于多尺度分解的思路，包括拉普拉斯金字塔变换(L P)r a、双树复小波变换 (DTCWT)[3]、非下采样轮廓波变换(NSCT)[4]、Curvelet变换[5]等方法。
这些方法需要进行上采样和下采 样，使得图像中的细节容易被平滑。
NSCT具有多尺度、多方向选择性、多分辨率分析和平移不变性的特点。
但变换过程中各部分的系数选择仍是一个问题，计算速度也相对较慢。
随着神经科学、心理学等学科的发展，在研究人类视觉机制的过程中视觉显著性和视觉注意的概念 被提出。
观察者能够利用视网膜中央凹的高分辨率感知机构，主动地探索环境中的重要视觉信息[6]，即人眼视觉系统(human visual system,H VS)。
视觉显著性反映的是视觉系统从场景中提取一系列视觉信 息的能力，其能够像滤波器一样选择感兴趣的信息。
由于视觉显著性的提取能够自动化地代替人眼视觉 系统快速准确的搜索到场景中的显著目标，其产生的显著性图能够反映人眼视觉系统对不同场景的关注 程度，这些都使得视觉显著性的研究具有广阔的应用前景。
在上述研究的基础上，国内外科研人员提出了利用视觉显著性进行图像融合的方法。
华中科技大学 的陈艳菲等人通过在红外图像和可见光图像中分别提取视觉显著性的方法对双通道图像进行融合，取得 了优于传统图像融合方法的结果[7]。
浙江大学的研究人员也结合视觉显著性与N S C T进行图像融合[8]，也取得了较好的成果。
受到上述方法启发，本文提出了中心周围像素差异计算局部显著性图，并变化局部窗口尺寸以实 现图像的不重叠的显著性提取，能够有效的凸显不同尺寸目标的信息；在进一步增强显著性图的基础 上，实现了基于显著性图的红外与可见光图像的融合。
通过实验结果的对比分析，本文方法融合效果 好，计算速度快。
1视觉显著性图提取对于图像，通常以视觉显著性图来量化表示关注程度的不同，该图的值分布在[〇，1]之间，值越 大表明人眼越关注该区域。
当前，主要利用计算机算法模拟人眼来产生视觉显著性图。
因为中心周 围像素差异越大的区域，人眼关注的程度越高，所以引入局部窗口概念，使用该思路计算局部显著性图。
对于某一幅图像P，设它对应的显著性图为S a l P。
那么，取一个以U，；y。
）为中心像素，大小为的矩形区域，定义(心，y。
）处的像素值为，y。
），显著性值为S a l P G。
，y。
），计算式为Sal_P(x〇,y〇) = \P(x〇,y〇)—Mean(ij)\(1)Mean (ij) =^P(x,y)(2)1 ^J {x,y)e i y,j式中:为该区域内所有点的像素平均值，该窗口 的位置在图像中是任意的，那么将窗口在整幅图像内逐个像素滑动，如图1所示，最终获得与原图P等尺寸的的显著性图S d_P。
局部窗口的尺寸 对应于图像中同等尺寸的目标尺寸，取多个尺寸不同窗口可以覆盖不同尺寸的目标。
因此通过选择窗口 尺寸以重复获得不同结果的显著性图，再将各显著性图叠加并归一化处理以保证显著性图的准确性，也第4期华玮平，等:基于视觉显著性的红外与可见光图像融合•305 •能辅助实现各窗口边缘处平滑过渡。
2显著性图增强及其融合2.1针对红外图像特点增强显著性图可见光图像(V I)往往拥有丰富的细节成分，红外图像(IR)则凸显热辐射强的区域，但对其他区域的细节保留较差。
如果融合时红外图像的低热辐射区域参与融合，会引入冗余信息导致可见光图的部分细节信息丢失，融合效果较差，因此需要抑制低热辐射区域的显著性，增强高热辐射区域显著性。
对于显著性图及红外图像中同坐标的任意一^点(工，夕)有F_IR m a p(x,y) =S_IR m a p(j：,y)X I R ix.y)(3) 式中:S_IRm a p为通过节1所述方法获得的红外图像显著性 图，I R为红外图像，F_IR map为经过增强后的红外图像显著 性图。
通过显著性图与红外图像相乘能够有效的抑制低 热辐射区域的显著性。
同时为了增强保留的显著性区域，用图2所示的对数变换模型对显著性图进行灰度拉伸。
2.2显著性融合在本文方法中，根据红外图像的显著性进行融合，可 以有效地避免红外图像中冗余信息的引入。
红外图像的 显著性图遵循以下融合规则髙灰度输入图1以/大小窗口计算图像局部显著性Fig. 1 The size of i Xj window to calculatethe local saliency map.图2非线性灰度变换，对数变换Fig 2 Nonlinear gradation transformation and logarithmic transformationF iu s lo n(x,y) =IR(x,y)F_IR m a p(x,y)+V I[_1—F_IR m a p(x,y)^\(4)式中:F f u_为融合结果，I R为红外图像，其中每个点的融合权重值为F_IRm a p中对应点显著性值，V T为可 见光图像，其对应点权重值为(1 一F f u_)。