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

红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合

吕胜 杨风暴 吉琳娜 焦玉茜

吕胜, 杨风暴, 吉琳娜, 焦玉茜. 红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(5): 504005-0504005(10). doi: 10.3788/IRLA201847.0504005
引用本文: 吕胜, 杨风暴, 吉琳娜, 焦玉茜. 红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(5): 504005-0504005(10). doi: 10.3788/IRLA201847.0504005
Lv Sheng, Yang Fengbao, Ji Linna, Jiao Yuqian. Combination fusion of multi-types mimic variables of infrared intensity and polarization image[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(5): 504005-0504005(10). doi: 10.3788/IRLA201847.0504005
Citation: Lv Sheng, Yang Fengbao, Ji Linna, Jiao Yuqian. Combination fusion of multi-types mimic variables of infrared intensity and polarization image[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(5): 504005-0504005(10). doi: 10.3788/IRLA201847.0504005

红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合

doi: 10.3788/IRLA201847.0504005
基金项目: 

国家自然科学基金(61672472,61702465);中北大学科学研究基金(XJJ2016024);中北大学电子测试技术重点实验室开放基金(ZDSYSJ2015005)

详细信息
    作者简介:

    吕胜(1992-),男,硕士生,主要从事红外图像融合方面的研究。Email:lvsheng0927@163.com

  • 中图分类号: TP391.41

Combination fusion of multi-types mimic variables of infrared intensity and polarization image

  • 摘要: 现有红外光强与偏振图像融合算法不能根据图像差异特征变化动态调整融合算法,造成图像部分差异特征融合效果不理想甚至失效。根据拟态仿生学思想,借鉴拟态章鱼的多拟态过程,提出一种红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合方法。首先,分析拟态章鱼的多拟态过程,剖析其多拟态原因;其次,寻找多拟态过程与图像融合过程之间的对应关系,并确定图像融合过程的多类变元类型;最后,建立面向图像融合的多类变元组合关系并利用该关系进行图像融合。实验结果表明:所得融合图像的信息熵、标准差、边缘强度、平均梯度、清晰度方面平均提升1.16%、7.25%、3.00%、0.31%、10.18%。该方法的建立可以使融合算法内变元组内变元选择和组合根据原始图像差异特征变化而进行动态调整,从而得到具有针对性的融合算法。
  • [1] Zhao Wenda, Xu Zhijun, Zhao Jian. Gradient entropy metric and P-laplace diffusion constraint-based algorithm for noisy multispectral image fusion[J]. Information Fusion, 2016, 27(4):138-149.
    [2] Yang Fengbao, Lin Suzhen, Wang Xiaoxia. Infrared Physics and Technology[M]. Beijing:Publishing House of Electronics Industry, 2014:257. (in Chinese)
    [3] Filippo Nencini, Andrea Garzelli, Stefano Baronti, et al. Remote sensing image fusion using the curvelet transform[J].Information Fusion, 2007, 8(2):143-156.
    [4] Niu Tao, Yang Fengbao, Wang Xiaoxia, et al. Establishment of set-valued mapping between difference characteristics and fusion algorithms[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(3):1074-1079. (in Chinese)
    [5] Li Junling, Wang Yu, Zhao Zhougui. Concept and connotation of flexible fusion of multi-class diversity information[J]. Command Information System and Technology, 2013, 4(2):15-20. (in Chinese)
    [6] Yang Fengbao. Research on theory and model of mimic fusion between infrared polarization and intensity images[J].Journal of North University of China(Natural Science Edition), 2017, 38(1):1-8. (in Chinese)
    [7] Kazuo Yamazaki, Simcha Lev-Yadun. Dense white trichome production by plants as possible mimicry of arthropod silk or fungal hyphae that deter herbivory[J]. Journal of Theoretical Biology, 2015, 364(25):1-6.
    [8] Rajiv Singh, Ashish Khare. Fusion of multimodal medical images using Daubechies complex wavelet transform-a multiresolution approach[J]. Information Fusion, 2014, 19(9):49-60.
    [9] An Fu, Yang Fengbao, Lin Suzhen, et al. Feature differences driven fusion of infrared polarization and intensity images[J].Chinese Journal of Scientific and Technical, 2014, 9(1):96-102. (in Chinese)
    [10] Lv Sheng, Yang Fengbao, Ji Linna. Dual-mode infrared image fusion based on the optimized combination of multi-scale decomposition and fusion rules[J]. Chinese Journal of Scientific and Technical, 2017, 12(2):161-167. (in Chinese)
    [11] Gan Wei, Wu Xiaohong, Wu Wei, et al. Infrared and visible image fusion with the use of multi-scale edge-preserving decomposition and guided image filter[J]. Physics Technology, 2015, 72(6):37-51.
    [12] Lin Suzhen, Wang Dongjuan, Zhu Xiaohong, et al. Fusion of infrared intensity and polarization images using embedded muilt-scale transform[J]. Optik, 2015, 126(24):235-243.
  • [1] 潘宏亮, 孙金霞, 韩希珍.  图像清晰度评价与变步长融合调焦方法 . 红外与激光工程, 2023, 52(1): 20220342-1-20220342-6. doi: 10.3788/IRLA20220342
    [2] 王鹏翔, 张兆基, 杨怀.  结合多特征融合和极限学习机的红外图像目标分类方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210597-1-20210597-6. doi: 10.3788/IRLA20210597
    [3] 程稳, 吉洪湖, 施小娟, 王浩.  带全遮挡导流支板的二元排气系统与后体组合模型的流动传热与红外特性分析 . 红外与激光工程, 2022, 51(9): 20210965-1-20210965-11. doi: 10.3788/IRLA20210965
    [4] 陈柯勋, 李灯熬, 邱伟.  多模GNSS伪距组合定位方法设计与验证 . 红外与激光工程, 2021, 50(6): 2021G006-1-2021G006-11. doi: 10.3788/IRLA2021G006
    [5] 李居尚, 战荫泽, 张立东.  组合沃拉斯顿棱镜组的目标偏振检测方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(11): 20210339-1-20210339-5. doi: 10.3788/IRLA20210339
    [6] 张家民, 时东锋, 黄见, 王英俭.  图像融合在偏振关联成像中的应用 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1226002-1226002(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1226002
    [7] 李杏华, 邢艳蕾, 房丰洲, 刘培露, 苏智琨.  基于组合面型基准件的多参数测量方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(7): 717001-0717001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0717001
    [8] 杜玉红, 魏坤鹏, 史屹君, 刘恩华, 酆启胤, 董广宇.  水质浊度红外光检测及聚类灰色融合预测模型 . 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1028002-1028002(7). doi: 10.3788/IRLA201645.1028002
    [9] 李英杰, 张俊举, 常本康, 钱芸生, 刘磊.  远距离多波段红外图像融合系统及配准方法 . 红外与激光工程, 2016, 45(5): 526002-0526002(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0526002
    [10] 张仲瑜, 焦淑红.  多特征融合的红外舰船目标检测方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 29-34.
    [11] 王金玲, 贺小军, 宋克非.  采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2757-2764.
    [12] 童涛, 杨桄, 孟强强, 孙嘉成, 叶怡, 陈晓榕.  基于边缘特征的多传感器图像融合算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 311-317.
    [13] 杨蔚, 顾国华, 陈钱, 曾海芳, 徐富元, 王长江.  红外偏振图像的目标检测方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2746-2751.
    [14] 周强, 赵巨峰, 冯华君, 徐之海, 李奇, 陈跃庭.  基于偏振成像的红外图像增强 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 39-47.
    [15] 龚卫国, 刘润瑶, 张睿.  光照突变下融合多类特征的场景分割方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 4164-4169.
    [16] 杨少魁, 刘文.  一种微光与红外图像彩色融合方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1654-1659.
    [17] 张宝辉, 闵超波, 窦亮, 张俊举, 常本康.  目标增强的红外与微光图像融合算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2349-2353.
    [18] 杨风暴, 蔺素珍.  基于变换域多合成规则的双色中波红外图像融合 . 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3663-3669.
    [19] 杨扬, 戴明, 周箩鱼.  基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2547-2552.
    [20] 谭东杰, 张安.  方向相关与互信息加权组合多模图像配准方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(3): 836-841.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  285
  • HTML全文浏览量:  43
  • PDF下载量:  55
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-05
  • 修回日期:  2018-01-03
  • 刊出日期:  2018-05-25

红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合

doi: 10.3788/IRLA201847.0504005
    作者简介:

    吕胜(1992-),男,硕士生,主要从事红外图像融合方面的研究。Email:lvsheng0927@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61672472,61702465);中北大学科学研究基金(XJJ2016024);中北大学电子测试技术重点实验室开放基金(ZDSYSJ2015005)

  • 中图分类号: TP391.41

摘要: 现有红外光强与偏振图像融合算法不能根据图像差异特征变化动态调整融合算法,造成图像部分差异特征融合效果不理想甚至失效。根据拟态仿生学思想,借鉴拟态章鱼的多拟态过程,提出一种红外光强与偏振图像多类拟态变元组合融合方法。首先,分析拟态章鱼的多拟态过程,剖析其多拟态原因;其次,寻找多拟态过程与图像融合过程之间的对应关系,并确定图像融合过程的多类变元类型;最后,建立面向图像融合的多类变元组合关系并利用该关系进行图像融合。实验结果表明:所得融合图像的信息熵、标准差、边缘强度、平均梯度、清晰度方面平均提升1.16%、7.25%、3.00%、0.31%、10.18%。该方法的建立可以使融合算法内变元组内变元选择和组合根据原始图像差异特征变化而进行动态调整,从而得到具有针对性的融合算法。

English Abstract

参考文献 (12)

目录

    /

    返回文章
    返回