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改进IHS-Curvelet变换融合可见光与红外图像抗晕光方法

郭全民 王言 李翰山

郭全民, 王言, 李翰山. 改进IHS-Curvelet变换融合可见光与红外图像抗晕光方法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126002-1126002(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1126002
引用本文: 郭全民, 王言, 李翰山. 改进IHS-Curvelet变换融合可见光与红外图像抗晕光方法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126002-1126002(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1126002
Guo Quanmin, Wang Yan, Li Hanshan. Anti-halation method of visible and infrared image fusion based on improved IHS-Curvelet transform[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1126002-1126002(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1126002
Citation: Guo Quanmin, Wang Yan, Li Hanshan. Anti-halation method of visible and infrared image fusion based on improved IHS-Curvelet transform[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1126002-1126002(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1126002

改进IHS-Curvelet变换融合可见光与红外图像抗晕光方法

doi: 10.3788/IRLA201847.1126002
基金项目: 

陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM8326);陕西省教育厅科研计划项目(11JK0989)

详细信息
    作者简介:

    郭全民(1974-),男,教授,硕士生导师,博士,主要从事智能传感与信息融合、图像处理及机器视觉方面的研究。Email:guoqm@163.com

  • 中图分类号: TP391

Anti-halation method of visible and infrared image fusion based on improved IHS-Curvelet transform

  • 摘要: 为了解决夜间会车滥用远光灯造成驾驶员晕光的问题,提出一种在IHS色彩空间下改进Curvelet变换融合可见光与红外图像的抗晕光方法。该方法通过改进Curvelet变换实现图像二维细节信息的有效表达,提高图像清晰度,其中提出的低频系数权值自动调节融合策略能够将晕光信息剔除,避免其参与融合过程;与IHS变换相结合能够保留原图中的色彩信息,避免色彩失真。对实验结果的主客观分析表明,该方法消除晕光比较彻底,与IHS-小波融合相比,融合图像的标准差、平均梯度、边缘强度、信息熵分别提高了47.15%、53.10%、52.46%、4.45%,对比度和清晰度显著提升,细节信息也更加丰富,人眼视觉效果更好,有利于驾驶员观察前方路况,提前做出预判,消除安全隐患,提高夜间行车的安全性。
  • [1] Chen Lin. The legal issues study on the high beams car meeting at night[J]. Legal System and Society, 2014, 9(23):71-72. (in Chinese)陈琳. 夜间行车远光灯会车法律问题研究[J]. 法制与社会, 2014, 9(23):71-72.
    [2] Chen Yichao, Hu Wengang, Wu Dongsheng, et al. Experimental study on single-channel triple-spectrum color night vision system[J]. Infrared Technology, 2017, 39(1):62-66. (in Chinese)陈一超, 胡文刚, 武东生, 等. 单通道三波段彩色夜视系统设计及实验研究[J]. 红外技术, 2017, 39(1):62-66.
    [3] Zhu Meiping, Sun Jian, Zhang Weili, et al. Development of high performance polarizer coatings[J]. Optics and Precision Engineering, 2016, 24(12):2908-2915. (in Chinese)朱美萍, 孙建, 张伟丽, 等. 高性能偏振膜的研制[J]. 光学精密工程, 2016, 24(12):2908-2915.
    [4] Wang Jian, Gao Yong, Lei Zhiyong, et al. Research of auto anti-blooming method based on double CCD image sensor[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2007(5):1053-1056. (in Chinese)王健, 高勇, 雷志勇, 等. 基于双CCD图像传感器的汽车抗晕光方法研究[J]. 传感技术学报, 2007(5):1053-1056.
    [5] Wu Kewei, Duan Weiwei, Yang Xuezhi. Infra-visible video fusion object tracking under rainy night condition[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2016, 37(5):1131-1139. (in Chinese)吴克伟, 段伟伟, 杨学志. 雨夜条件下的红外可见光视频融合目标跟踪[J]. 仪器仪表学报, 2016, 37(5):1131-1139.
    [6] Lu Jiaying, Gu Xiaojing, Gu Xingsheng. Scene parsing method toward low-light-level/infrared color night vision[J]. Infrared and Laser Engineering, 2017, 46(8):0824002. (in Chinese)鲁佳颖, 谷小婧, 顾幸生. 面向微光/红外融合彩色夜视的场景解析方法[J]. 红外与激光工程, 2017, 46(8):0824002.
    [7] Lu Dekun, Gong Junbin, Ma Jiayi, et al. System of infrared and low light level image fusion on vehicle[J]. Infrared and Laser Engineering, 2010, 39(S):303-307. (in Chinese)刘德坤, 龚俊斌, 马佳义, 等. 一种车载的红外与微光图像融合系统设计[J]. 红外与激光工程, 2010, 39(S):303-307.
    [8] Guo Quanmin, Li Xiaoling. Vehicles' anti-blooming method based on visible and infrared images fusion[J]. Infrared Technology, 2015, 37(6):475-478. (in Chinese)郭全民, 李晓玲. 基于可见光和红外图像融合的汽车抗晕光方法[J]. 红外技术, 2015, 37(6):475-478.
    [9] Emmanuel J C, Donoho D L. Curvelets-a surprisingly effective nonadaptive representation for objects with edges[J]. Astronomy Astrophysics, 2000, 283(3):1051-1057.
    [10] Chen Qingjiang, Zhang Yanbo, Chai Yuzhou, et al. Fusion of infrared and visible images based on finite discrete shearlet domain[J]. Chinese Optics, 2016, 9(5):523-531. (in Chinese)陈清江,张彦博,柴昱洲, 等. 有限离散剪切波域的红外可见光图像融合[J]. 中国光学, 2016, 9(5):523-531.
    [11] Du Siliang, Yang Bo, Wang Mi, et al. Stellar image registration based on mutual information in object area[J]. Optics and Precision Engineering, 2016, 24(2):406-412. (in Chinese)杜斯亮,杨博,王密, 等. 采用目标区域互信息的星空图像配准[J]. 光学精密工程, 2016, 24(2):406-412.
    [12] Wang Hao, Zhang Ye, Shen Honghai, et al. Review of image enhancement algorithms[J]. Chinese Optics, 2017, 10(4):438-448. (in Chinese)王浩, 张叶, 沈宏海, 等. 图像增强算法综述[J]. 中国光学, 2017, 10(4):438-448.
    [13] Hong G, Zhang Y, Mercer B. A wavelet and IHS integration method to fuse high resolution SAR with moderate resolution multispectral images[J]. Photogrammetric Engineering Remote Sensing, 2015, 75(10):1213-1223.
    [14] Cands E J, Demanet, Donohol D L, et al. Fast discrete curvelet transforms[J]. Multiscale Modeling and Simulation, 2006, 5(3):861-899.
    [15] Maglione P, Parente C, Vallario A. Pan-sharpening WorldView-2:IHS, Brovey and Zhang methods in comparison[J]. International Journal of Engineering Technology, 2016, 8(2):673-679.
    [16] Li Yingjie, Zhang Junju, Chang Benkang, et al. Remote multiband infrared image fusion system and registration method[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(5):0526002. (in Chinese)李英杰, 张俊举, 常本康, 等. 远距离多波段红外图像融合系统及配准方法[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(5):0526002.
  • [1] 谭威, 宋闯, 赵佳佳, 梁欣凯.  基于多层级图像分解的图像融合算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(8): 20210681-1-20210681-9. doi: 10.3788/IRLA20210681
    [2] 李霖, 王红梅, 李辰凯.  红外与可见光图像深度学习融合方法综述 . 红外与激光工程, 2022, 51(12): 20220125-1-20220125-20. doi: 10.3788/IRLA20220125
    [3] 闵莉, 曹思健, 赵怀慈, 刘鹏飞.  改进生成对抗网络实现红外与可见光图像融合 . 红外与激光工程, 2022, 51(4): 20210291-1-20210291-10. doi: 10.3788/IRLA20210291
    [4] 宦克为, 李向阳, 曹宇彤, 陈笑.  卷积神经网络结合NSST的红外与可见光图像融合 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210139-1-20210139-8. doi: 10.3788/IRLA20210139
    [5] 沈英, 黄春红, 黄峰, 李杰, 朱梦娇, 王舒.  红外与可见光图像融合技术的研究进展 . 红外与激光工程, 2021, 50(9): 20200467-1-20200467-18. doi: 10.3788/IRLA20200467
    [6] 曾瀚林, 孟祥勇, 钱惟贤.  高斯差分滤波图像融合方法 . 红外与激光工程, 2020, 49(S1): 20200091-20200091. doi: 10.3788/IRLA20200091
    [7] 戴进墩, 刘亚东, 毛先胤, 盛戈皞, 江秀臣.  基于FDST和双通道PCNN的红外与可见光图像融合 . 红外与激光工程, 2019, 48(2): 204001-0204001(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0204001
    [8] 杨洪飞, 夏晖, 陈忻, 孙胜利, 饶鹏.  图像融合在空间目标三维重建中的应用 . 红外与激光工程, 2018, 47(9): 926002-0926002(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0926002
    [9] 郭全民, 董亮, 李代娣.  红外与可见光图像融合的汽车抗晕光系统 . 红外与激光工程, 2017, 46(8): 818005-0818005(6). doi: 10.3788/IRLA201746.0818005
    [10] 曾祥通, 张玉珍, 孙佳嵩, 喻士领.  颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(4): 1198-1202.
    [11] 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.
    [12] 杨扬, 戴明, 周箩鱼.  基于NSUDCT的红外与可见光图像融合 . 红外与激光工程, 2014, 43(3): 961-966.
    [13] 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.
    [14] 杨桄, 童涛, 孟强强, 孙嘉成.  基于梯度加权的红外与可见光图像融合方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2772-2779.
    [15] 毛海岑, 刘爱东.  利用证据理论的图像融合方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(6): 1642-1646.
    [16] 张勇, 金伟其.  夜视融合图像质量主观评价方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(2): 528-532.
    [17] 张勇, 金伟其.  夜视融合图像质量客观评价方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(5): 1360-1365.
    [18] 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.
    [19] 彭逸月, 何伟基, 顾国华, 童涛.  多层级及对比度提升的红外和可见光图像融合 . 红外与激光工程, 2013, 42(4): 1095-1099.
    [20] 张俊举, 常本康, 张宝辉, 闵超波, 袁轶慧, 姜斌.  远距离红外与微光/可见光融合成像系统 . 红外与激光工程, 2012, 41(1): 20-24.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-10
  • 修回日期:  2018-07-20
  • 刊出日期:  2018-11-25

改进IHS-Curvelet变换融合可见光与红外图像抗晕光方法

doi: 10.3788/IRLA201847.1126002
    作者简介:

    郭全民(1974-),男,教授,硕士生导师,博士,主要从事智能传感与信息融合、图像处理及机器视觉方面的研究。Email:guoqm@163.com

基金项目:

陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM8326);陕西省教育厅科研计划项目(11JK0989)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 为了解决夜间会车滥用远光灯造成驾驶员晕光的问题,提出一种在IHS色彩空间下改进Curvelet变换融合可见光与红外图像的抗晕光方法。该方法通过改进Curvelet变换实现图像二维细节信息的有效表达,提高图像清晰度,其中提出的低频系数权值自动调节融合策略能够将晕光信息剔除,避免其参与融合过程;与IHS变换相结合能够保留原图中的色彩信息,避免色彩失真。对实验结果的主客观分析表明,该方法消除晕光比较彻底,与IHS-小波融合相比,融合图像的标准差、平均梯度、边缘强度、信息熵分别提高了47.15%、53.10%、52.46%、4.45%,对比度和清晰度显著提升,细节信息也更加丰富,人眼视觉效果更好,有利于驾驶员观察前方路况,提前做出预判,消除安全隐患,提高夜间行车的安全性。

English Abstract

参考文献 (16)

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