高级检索

ISSN1001-3806CN51-1125/TN 网站地图

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于支持度变换的红外与可见光图像融合算法

张雷 罗长更 张颖颖 李根全 杨兴强 王肖霞

引用本文:
Citation:

基于支持度变换的红外与可见光图像融合算法

    作者简介: 张雷(1981-),男,讲师,硕士,主要研究方向为图像融合、数字信号处理。E-mail:zhanglei000223@163.com.
  • 基金项目:

    河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(112300410121)

  • 中图分类号: TN911.73

Fusion algorithm of infrared and visible images based on support value transform

  • CLC number: TN911.73

  • 摘要: 为了提高可见光和红外图像融合效果,采用支持度变换的可见光与红外图像融合算法,首先对可见光和红外图像进行支持度变换,低频系数采用局部能量比例调制加权的方法进行融合,高频系数采用局部方差比例加权的方法进行融合,最后通过重构算法得到融合图像,并由理论分析得到融合图像的性能指标数据。结果表明,该算法同小波算法、Contourlet变换算法以及文献算法相比较,在图像细节信息、包含的信息量以及清晰度上都得到显著提高,达到了预期效果。
  • [1]

    UKIMURA O. Image fusion [M].Rijeka,Croatia:InTech, 2011:1438.
    [2]

    GUO M,WANG Sh M. Image fusion based on region and directional variance weighted entropy[J]. Systems Engineering and Electronics,2013,35(4):721-724(in Chinese).
    [3]

    BURT P J,ADELSON E H. Merging image through pattern decomposition[J]. Proceedings of the SPIE,1985,575:173-182.
    [4]

    TOET A,LODEWIK J,RUYVEN V,et al.Merging thermal and visual image by a contrast pyramid[J].Optical Engineering,1992,28(7):789-792.
    [5]

    MALLAT S A.Theory for multi-resolution signal decomposition:the wavelet representation[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989,11(7):674-693.
    [6]

    STEINNOCHER K. Application of adaptive filters for multisensoral image fusion[J]. Geoscienceand Remote Sensing, 1997, 3(8):910-912.
    [7]

    DO M N, VETTERLI M. Contourlets: a new directional multiresolution image representation [C]//Signals,Systemsand Computers,Conference Record of the Thirty-Sixth Asilomar Conference, Image Processing. New York,USA:IEEE, 2002: 497-501.
    [8]

    BURT P J. The pyramid as structure for efficient computation[J].Multire Solution Image Processing and Analysis, 1984, 12 (3) : 6-35.
    [9]

    GAO Y,WANG A M,WANG F H,et al. Application of improved wavelet transform algorithm in image fusion[J]. Laser Technology,2013,37(5):690-695(in Chinese).
    [10]

    YU W J,GU G H,YANG W. Fusion algorithm of infrared polarization images based on wavelet transform[J]. Laser Technology,2013,37(3):289-292(in Chinese).
    [11]

    YANG Y T,ZHU M,HE B G,et al. Fusion algorithm based on improved Projected gradient NMF and NSCT [J]. Optics and Precision Engineering, 2011,19(5): 1144-1150 (in Chinese).
    [12]

    ZHENG Sh, SHI W Zh, LIU J, et al. Multisource image fusion method using support value transform[J]. IEEE Transactions on Inage Processing, 2007,16(7):1831-1839.
    [13]

    YANG F B, LIN S Zh, LENG M.Fusion of dual color MWIR image based on segmentation and support value transform[J]. Journal of Infrared and Millimeter Wave,2010,29(5):363-366(in Chinese).
    [14]

    LIN S Zh, YANG F B, JI L N, et al. Fusion of dual color MWIR image with weak signal based on suprathreshold stochastic resonance[J]. Journal of infrared and Millimeter Wave,2011,30(6):547-550(in Chinese).
    [15]

    LI W W, YANG F B, LIN S Zh. Second fusion method of infrared polarization image[J].Journal of Applied Optics,2012,33(3):516-520(in Chinese).
    [16]

    LI Y F,FENG X Y,FAN Y,et al.A fast multi-sensor image mutual fusion algorithm[J].Opto-Electronic Eegineering, 2011,38(8):117-123(in Chinese).
    [17]

    GUO M,FU Zh,XI X L.Novel fusion algorithm for infrared and visible images based on local energy in NSCT domain[J].Infrared and Laser Engineering, 2012,41(8):2230-2235(in Chinese).
    [18]

    LI Sh Sh,WANG Q,FENG X L. A novel quality based on luminance and contrast model for image fusion [J]. Laser Optoelectronics Progress,2011(6):1-6(in Chinese).
    [19]

    LUO X Q,WU X J.An evaluation method of image fusion based on region similarity[J].Acta Electronica Sinica,2010,38(5):1152-1155(in Chinese).
    [20]

    WANG X W,WANG Sh L.Novel method image fusion [J]. Laser Infrared, 2012,42(9):1055-1057(in Chinese).
  • [1] 陈树越刘金星丁艺 . 基于小波变换的红外与X光图像融合方法研究. 激光技术, 2015, 39(5): 685-688. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.05.021
    [2] 郑伟孙雪青李哲 . shearlet变换和区域特性相结合的图像融合. 激光技术, 2015, 39(1): 50-56. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.01.010
    [3] 高颖王阿敏王凤华郭淑霞 . 改进的小波变换算法在图像融合中的应用. 激光技术, 2013, 37(5): 690-695. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2013.05.028
    [4] 朱文艳李莹袁飞冯少彤聂守平 . 基于JPEG压缩编码的小波域多图像融合算法研究. 激光技术, 2014, 38(3): 425-430. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.03.031
    [5] 李旭寒董安国封建湖 . 基于多级引导滤波器的图像区域融合算法. 激光技术, 2016, 40(5): 756-761. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2016.05.029
    [6] 刘凯王慧琴吴萌相建凯卢英 . 基于提升小波的古铜镜X光图像融合方法研究. 激光技术, 2020, 44(1): 113-118. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.01.020
    [7] 张凡 . 红外图像改进非局部均值滤波算法研究. 激光技术, 2015, 39(5): 662-665. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.05.016
    [8] 江天沈会良杨冬晓刘建军邹哲 . 基于模糊局部信息C均值的太赫兹图像目标检测. 激光技术, 2015, 39(3): 289-294. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.03.001
    [9] 陈锋张闻文虞文俊陈钱顾国华 . 基于小波变换的EMCCD微光图像融合算法. 激光技术, 2014, 38(2): 155-160. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.02.003
    [10] 虞文俊顾国华杨蔚 . 基于小波变换的红外偏振图像融合算法. 激光技术, 2013, 37(3): 289-292. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2013.03.004
    [11] 张宝华刘鹤 . 基于能量梯度场映射关系的红外图像分割方法. 激光技术, 2015, 39(1): 76-81. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.01.015
    [12] 郎川萍杨仁怀 . 基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原. 激光技术, 2015, 39(2): 247-251. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.02.022
    [13] 徐光宪徐山强郭晓娟华一阳 . DCT变换与DNA运算相结合的图像压缩加密算法. 激光技术, 2015, 39(6): 806-810. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.06.016
    [14] 刘艾琳 . 基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法. 激光技术, 2015, 39(4): 545-548. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.04.026
    [15] 胡克亚王君王莹 . 基于分块压缩感知和改进幻方变换的图像加密. 激光技术, 2019, 43(4): 532-538. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2019.04.017
    [16] 郭佑东凌福日姚建铨 . 基于梯度变换的太赫兹图像超分辨率重建. 激光技术, 2020, 44(3): 271-277. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.03.001
    [17] 李文龙戈海龙任远成巍 . 图像处理技术在激光熔池温度检测的应用. 激光技术, 2018, 42(5): 599-604. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2018.05.004
    [18] 张海庄姚梅雷萍李鹏曾庆平 . 远场激光光斑图像处理方法研究. 激光技术, 2013, 37(4): 460-463. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2013.04.010
    [19] 张羽鹏王开福 . LabVIEW和MATLAB在电子散斑干涉图像处理中的应用. 激光技术, 2009, 33(6): 582-585,589. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2009.06.007
    [20] 汤敏王惠南 . 激光扫描共聚焦显微镜图像的计算机处理. 激光技术, 2007, 31(5): 558-560.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  288
  • HTML全文浏览量:  15
  • PDF下载量:  676
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-04-04
  • 录用日期:  2014-04-29
  • 刊出日期:  2015-05-25

基于支持度变换的红外与可见光图像融合算法

    作者简介: 张雷(1981-),男,讲师,硕士,主要研究方向为图像融合、数字信号处理。E-mail:zhanglei000223@163.com
  • 1. 南阳师范学院 物理与电子工程学院, 南阳 473061;
  • 2. 中北大学 信息与工程学院, 太原 030051
基金项目:  河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(112300410121)

摘要: 为了提高可见光和红外图像融合效果,采用支持度变换的可见光与红外图像融合算法,首先对可见光和红外图像进行支持度变换,低频系数采用局部能量比例调制加权的方法进行融合,高频系数采用局部方差比例加权的方法进行融合,最后通过重构算法得到融合图像,并由理论分析得到融合图像的性能指标数据。结果表明,该算法同小波算法、Contourlet变换算法以及文献算法相比较,在图像细节信息、包含的信息量以及清晰度上都得到显著提高,达到了预期效果。

English Abstract

参考文献 (20)

目录

    /

    返回文章
    返回