双色中波红外图像的分割支持度变换融合

提出了基于形态学分割和支持度变换的双色中波红外图像的融合方法.通过腐蚀膨胀操作、加权叠加实现两幅细分波段图像的局部处理,消除了第一细分波段图像的太阳照射饱和区,然后利用支持度变换对图像进行融合,将两幅图像的细节信息综合起来,使图像更清晰.实验结果表明:同小波包变换融合方法相比,经本文算法融合后的图像有效消除了太阳照射造成的饱和区,太阳影响参数降低了60.05%,局部标准偏差和局部粗糙度分别增加了2.59%和3.39%,处理时间缩短了66.77%,证明了融合方法的有效性.

基于自适应滑动窗口的双色中波红外图像融合方法研究

基于滑动窗口的图像处理方法具有抗干扰能力强、突出图像局部信息等特点,在图像处理领域得到广泛应用。针对最优窗口大小的选择问题,提出了一种自适应尺寸的滑动窗口方法。该方法首先对作用图像进行边缘检测,然后采用固定区域顶点的方式,根据该区域所含边缘的数量,自适应地放大滑动窗口尺寸,直到区域中的边缘数量大于某一阈值为止。并将这种自适应滑动窗口引入双色中波红外图像差异特征驱动的融合模型中,仿真结果表明,改进后的融合模型与原始模型及传统融合方法相比,融合效果在主观观察和客观评价中均有显著提高。

基于变换域多合成规则的双色中波红外图像融合

为了综合多个合成规则的优点,取得更好的双色中波红外图像融合效果,提出了基于变换域多合成规则的融合方法。采用支持度变换分别获得两个中波细分波段图像的低频成分图像和支持度图像序列;根据像素值最大法、区域特征最大法、区域特征加权法等合成规则的特点,提出了低频成分图像三个合成规则的组合方法;根据支持度图像的能量最大法、区域特征加权法等合成规则的特点,提出了支持度图像序列两个合成规则的组合方法。与单一合成规则的方法相比,融合后的图像局部标准偏差、局部粗糙度和融合质量参数分别提高了6.77%、4.86%和9.59%,实验结果证明了该融合方法的有效性。