中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2015年
4期
506-513
,共8页
谷雨%苟书鑫%熊文卓%刘俊%薛安克
穀雨%茍書鑫%熊文卓%劉俊%薛安剋
곡우%구서흠%웅문탁%류준%설안극
图像融合%效果评估%非下采样轮廓波变换%分形特征%遗传算法
圖像融閤%效果評估%非下採樣輪廓波變換%分形特徵%遺傳算法
도상융합%효과평고%비하채양륜곽파변환%분형특정%유전산법
image fusion%performance evaluation%nonsubsampled contourlet transform%fractal feature%genetic algorithm
目的 可见光图像具有丰富的纹理信息,红外图像具有较强的目标指示信息,进行融合时只有合理地设计融合规则才能充分利用两者的互补信息,为此,提出一种基于效果评估的可见光与红外图像区域级反馈融合算法.方法 首先对待融合图像进行非下采样轮廓波变换(NSCT),将其分解为低频和高频部分.同时采用分形特征对红外图像进行人造目标增强,通过阈值分割得到目标区域与背景区域.在设计低频融合规则时,选取目标区域与背景区域的加权融合系数作为参数,根据图像融合效果评估的量化指标,运用遗传算法进行参数的优化求解.对高频部分采用基于区域的加权平均融合规则.最后,利用优化后的融合系数进行NSCT逆变换得到融合图像.结果 采用3组图像,结合主观评价和客观评价指标对4种融合算法的结果进行了比较分析,实验结果表明,本文算法融合后图像更自然,目标更显著,客观评价结果总体上最优.结论 本文算法有效结合了红外图像的目标信息与可见光图像的背景信息,融合图像具有更强的对比度,有利于进行战场态势显示和目标识别任务.
目的 可見光圖像具有豐富的紋理信息,紅外圖像具有較彊的目標指示信息,進行融閤時隻有閤理地設計融閤規則纔能充分利用兩者的互補信息,為此,提齣一種基于效果評估的可見光與紅外圖像區域級反饋融閤算法.方法 首先對待融閤圖像進行非下採樣輪廓波變換(NSCT),將其分解為低頻和高頻部分.同時採用分形特徵對紅外圖像進行人造目標增彊,通過閾值分割得到目標區域與揹景區域.在設計低頻融閤規則時,選取目標區域與揹景區域的加權融閤繫數作為參數,根據圖像融閤效果評估的量化指標,運用遺傳算法進行參數的優化求解.對高頻部分採用基于區域的加權平均融閤規則.最後,利用優化後的融閤繫數進行NSCT逆變換得到融閤圖像.結果 採用3組圖像,結閤主觀評價和客觀評價指標對4種融閤算法的結果進行瞭比較分析,實驗結果錶明,本文算法融閤後圖像更自然,目標更顯著,客觀評價結果總體上最優.結論 本文算法有效結閤瞭紅外圖像的目標信息與可見光圖像的揹景信息,融閤圖像具有更彊的對比度,有利于進行戰場態勢顯示和目標識彆任務.
목적 가견광도상구유봉부적문리신식,홍외도상구유교강적목표지시신식,진행융합시지유합리지설계융합규칙재능충분이용량자적호보신식,위차,제출일충기우효과평고적가견광여홍외도상구역급반궤융합산법.방법 수선대대융합도상진행비하채양륜곽파변환(NSCT),장기분해위저빈화고빈부분.동시채용분형특정대홍외도상진행인조목표증강,통과역치분할득도목표구역여배경구역.재설계저빈융합규칙시,선취목표구역여배경구역적가권융합계수작위삼수,근거도상융합효과평고적양화지표,운용유전산법진행삼수적우화구해.대고빈부분채용기우구역적가권평균융합규칙.최후,이용우화후적융합계수진행NSCT역변환득도융합도상.결과 채용3조도상,결합주관평개화객관평개지표대4충융합산법적결과진행료비교분석,실험결과표명,본문산법융합후도상경자연,목표경현저,객관평개결과총체상최우.결론 본문산법유효결합료홍외도상적목표신식여가견광도상적배경신식,융합도상구유경강적대비도,유리우진행전장태세현시화목표식별임무.
