基于目标特性分析的红外与微光图像融合算法

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基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法

基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法引言：近年来，随着红外和可见光图像获取技术的发展，红外与可见光图像融合在目标检测、夜间监测、军事侦查等领域中得到广泛应用。

红外图像能够突破可见光图像的局限性，具有辐射强度分布多变、辨识率高、适合在夜间和复杂天气条件下感知目标等优势；而可见光图像在空间和形状信息方面具有优势。

因此，将红外图像与可见光图像融合起来，可以有效地提高图像的质量和信号噪声比，从而更好地进行目标识别和目标跟踪。

方法：在红外与可见光图像融合算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种前沿的图像处理技术，在图像识别和特征提取方面具有出色的性能。

基于CNN的红外与可见光图像融合算法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：将红外和可见光图像进行均衡化处理，使其具有相似的对比度和亮度分布。

这一步骤对于后续的特征提取和融合起到了关键作用。

2. 特征提取：使用卷积神经网络提取红外和可见光图像的特征。

卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，可以有效地提取图像的空间特征和纹理信息，对于红外与可见光图像融合具有重要的意义。

3. 特征融合：将红外和可见光图像的特征进行融合。

融合的方法有多种，例如加权平均法、多层感知机等。

本文采用了基于CNN的特征级融合算法，该算法可以通过学习权重将红外和可见光图像的特征进行融合，得到更具有信息量的融合特征。

4. 图像重建：将融合后的特征通过反卷积操作进行重建，得到最终的融合图像。

重建的过程中可以加入一些先验知识，如红外图像的辐射分布和可见光图像的形状信息，以提高重建图像的质量。

实验结果：本文通过对红外与可见光图像数据集的实验验证，证明了基于CNN的红外与可见光图像融合算法的有效性和性能优势。

与传统的图像融合算法相比，该算法在目标识别和目标跟踪等任务中具有更好的性能和更高的准确率。

结论：基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法在红外与可见光图像融合领域具有广泛的应用前景。

基于红外目标提取的夜视图像融合实时系统研究

关键词：红外图像；微光图像；伪彩色处理；图像融合；目标提取；Ｏｔｓｕ算法中图分类号：ＴＰ７５１文献标识码：Ａ文章编号：１００１－８８９１（２０１４）０２．０１２５－０６
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＲｅａｌ・ｔｉｍｅＮｉｇｈｔ－ＶｉｓｉｏｎＩｍａｇｅＦｕｓｉｏｎＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎ
ｉａｇｍｅｉｓｓｈｏｗｎｏｎｈｅｔＯＬＥＤ．Ｔｈｅｆｕｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｒｅａｌ — ｔｉｍｅ，ｗｈｏｓｅｉｍａｇｅ ’ Ｓｂａｃｋｒｏｇｕｎｄｈａｓｍｏｒｅｄｅｔａｉｌｓ
ｗｈｉｃｈｌｏｗ－ｌｅｖｅｌ — ｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｉｓａｓｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｉｓａｓｏｂｊｅｃｔ，ａｎｄｉｍａｇｅｒｆｏｍｄｏｕｂｌｅｏｐｔｉｃａｌ
ａｎｄｉｓｓｉｍｉｌｒａｏｔｖｉｓｉｂｌｅｌｉｈｔｇ，ｎｄａｈｉｈｇｃｏｎｒｔａｓｔｐｓｅｕｄｏ — ｃｏｌｏｒｏｂｊｅｃｔｉｓｄｉｓｔｉｎｃｔ，ｗｈｉｃｈＣｎａｈｅｌｐｔｈｅｓｏｌｄｉｅｒｉｎ
ｈｅｔｂａｔｔｌｅｉｆｅｌｄｔｏｏｂｓｅｒｖｅｔｈｅｓｕｒｒｏｎｄｕｉｎｇｓｎｄｔａＯｆａｓｔｌｏｏｋｆｏｒｏｂｊｅｃｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｒｅｄｉａｇｍｅ，ｌｏｗ・ｌｅｖｅｌ－ｌｉｈｔｇｉｍａｇｅ，ｐｓｅｕｄｏ－ｃｏｌｏｒｐｒｏｃｅｓｓ，ｉｍａｇｅｕｓｆｉｏｎ，ｏｂｊｅｃｔｅｘｔｒａｃｉｔｏｎ，

基于Mamba和Transformer的红外与可见光图像融合网络

基于Mamba和Transformer的红外与可见光图像融合网络目录1. 内容概要 (2)1.1 背景与动机 (3)1.2 研究目标与意义 (4)1.3 主要工作与贡献 (5)2. 相关工作 (6)2.1 红外与可见光图像融合方法概述 (7)2.2 Transformer在图像处理中的应用 (8)2.3 Mamba框架简介 (9)3. 研究方法 (10)3.1 网络结构设计 (12)3.1.1 Transformer架构概述 (12)3.1.2 Mamba框架特点 (13)3.1.3 融合网络结构设计 (15)3.2 损失函数与优化算法 (16)3.2.1 常见损失函数介绍 (18)3.2.2 优化算法选择 (19)3.3 过程参数设置与实现细节 (20)4. 实验设计与结果分析 (21)4.1 数据集与实验环境 (22)4.2 实验设计与对比实验 (23)4.2.1 数据预处理与增强方法 (24)4.2.2 实验参数设置 (26)4.2.3 结果对比与分析 (27)4.3 性能评估指标 (28)4.3.1 准确率 (29)4.3.2 信息熵 (29)5. 结果可视化与讨论 (31)5.1 融合图像结果展示 (32)5.2 结果分析 (33)5.3 讨论与展望 (34)6. 总结与未来工作 (35)6.1 研究成果总结 (36)6.2 研究不足与局限 (37)6.3 未来研究方向与展望 (38)1. 内容概要本篇论文提出了一种基于Mamba和Transformer的红外与可见光图像融合网络，旨在提高图像融合的质量和效率。

通过结合Mamba的灵活性和Transformer的强大表征能力，该网络能够有效地将红外和可见光图像的信息融合在一起，从而生成具有更高清晰度和准确性的融合图像。

在具体实现上，该网络采用了分层式架构，包括特征提取、特征融合和决策输出三个阶段。

在特征提取阶段，网络利用Mamba模块对红外和可见光图像进行特征提取，得到不同层次的图像特征。

红外图像处理中的目标检测算法研究

红外图像处理中的目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像在军事、航空、遥感等领域中得到了广泛的应用。

而红外图像的主要特点是其对温度敏感，同时在空间和时间上均具有良好的分辨能力，因此它在目标检测中的应用也越来越广泛。

本文就探讨红外图像处理中的目标检测算法的研究进展。

一、红外图像处理中的目标检测算法概述目标检测算法是指通过对图像中的目标进行分析、处理，确定目标的位置、尺寸、形状、数量等信息。

在红外图像处理中，目标检测算法主要有以下几种：1. 基于滤波的目标检测算法滤波是图像处理中常用的一种处理方法。

基于滤波的目标检测算法一般采用各种卷积核对红外图像进行处理，通过滤波后图像的变化来确定目标的位置和尺寸。

这种方法简单易懂，但对目标的形状等特征提取不够精细，因此准确性有限。

2. 基于特征提取的目标检测算法特征提取是指从图像中提取出一些具有代表性的局部结构，为之后的分析和处理提供基础。

基于特征提取的目标检测算法采用各种特征提取方法对红外图像进行处理，通过提取出图像中的一些特征结构来确定目标的位置、尺寸、形状等信息。

这种方法相对于基于滤波的方法来说，可以提取出更为精细的目标特征，因此准确率更高。

3. 基于机器学习的目标检测算法基于机器学习的目标检测算法采用各种机器学习算法对大量的样本数据进行训练，从而达到对红外图像中目标的自动检测。

这种方法因为其在识别复杂目标方面的良好性能，引起了研究者们的广泛关注。

二、基于滤波的目标检测算法基于滤波的目标检测算法一般常用的方法是基于高斯滤波的算法。

之所以采用高斯滤波是因为，高斯滤波涉及到了频率域的平滑处理，通常情况下红外图像具有一定的噪声，采用高斯滤波可以有效去除噪声，从而提高目标检测的准确率。

基于高斯滤波的目标检测算法主要是通过建立一种高斯模型来检测图像中的目标。

该算法首先需要对图像进行高斯滤波，去除噪声，之后在滤波后的图像中连续分割出较明显的连通区域，基于这些连通区域建立模型，判别出其中的热点区，完成对目标的检测。

基于GAN的红外与可见光图像融合算法

A@实验结果
为了验证我们所提出的算法的有效性和有效性
我们选取了六对典型的图像对进行主观评价这六对图像对在可见光和红外图像融合中被广泛应用实验结果如图# 所示
实验结果可以看出作为对比的方法简单易行不能保留原有的显著区域这是因为它每次从可见光图像中迭代学习显著区域的边缘和强度都会受到越来越多的约束为此在./8中引入64P过程并提取显著区域是非常必要的然而我们基于./8的方法解决了这个问题成功地保存了丰富的热信息以Y列的直升机为例其他算法无法保持边缘尖锐的突出物体这将导致在某些计算机视觉任务中分类效果不理想相比之下本文算法成功地保留了显著信息这将大大有利于分类任务
红外原始图像和可见光原始图像的分辨率不同是一个值得注意的事实由于不同传感器的特性红外图像的分辨率较低而可见光图像的分辨率较高为了解决这个问题我们对红外图像进行了采样随后我们将红外和可见光图像的大小调整为1%' q1%' 的比例作为优化的图像对最后我们将每个图像的跨距设置为%0以裁剪足够的数据这样我们就可以产生大量的红外和可见光数据集以训练本文网络
在鉴别过程中鉴别器输出预测的标签计算预融合图像与可见光图像之间的损失这个过程可以看作是一个融合过程因为它试图最小化预融合图像和可见光图像之间的差异我们采用最小二乘损失函数作为损失函数对预融合图像和可见光图像进行约束从而融合出丰富的可见光信息换句话说鉴别器被设置成区分预融合图像和可见光图像之间的差异直到可以忽略差异为止 ./8的鉴别器由五组模块组成如图% 所示在第一组模块中我们应用了# q# 卷积层和R*:a函数从第二组到第四组模块我们应用了 # q# 卷积层Y;,KF83)V操作和R*:a函数在最后一组模块中我们应用一个线性层来输出预测的标签

基于目标识别的红外与微光图像融合方法

ＦｕｉｎｏｎｆａｅｎｄＬＬＬｍａｅａｅｎｄｎａｉａｇｔｒｃｇｔｏｓｏｆｉｒｒｄａｉｇｓｂｓｄｏｙｍｃｔｒｅｅｏｎｉｉｎ
ＺＨＡＮＧｕ —ｕ，ＣＵＩＤｏｇＸＪｎｊｎ —Ｕ，，ＨＥＪｎｆｎ，ＮＩｅ—ｅｕ —ｅｇＥＷｉ，ＨＡＮ — ｏｇｌＹｉｎ，ｙ
摘要：了在融合图像中突出运动目标，出了一种基于动态目标检测和识别的图像融合算为提法。先对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取，同时对红外和微光图像进行融合，最后
将提取到的红外目标与融合图像进行二次融合。试验结果表明，算法获得的融合图像不仅具该
ｉａｅｓｑｅｃｓａｅｆｓｄｉｔｈｕｉｎｉｇｅｕｎｅ．Ｔｈｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｈｔｍｇｅｕｎｅｒｕｅｎｏｔｅｆｓｏｍａｅｓｑｅｃｓｅｅｐｒｍｅｔｌｓｌｓｓｏｔａｒ
有普通融合算法信息丰富的特点，具有鲜明的红外目标指示特性。还
关键词：视技术；多光谱成像；图像融合；态目标识别夜动
中图分类号：２３ＴＮ２文献标志码：Ａｄｉｉ．７８Ｊ２１３．６２０ｏ：０５６／ＡＯ０１２０００１

２１０１年１１月
应
用光
学

红外与可见光图像快速融合算法

摘
要：为了增强融合效果，高融合速度，出一种快速有效的红外与可见光图像融合算法．先采用局部直方图提提首
均衡和中值滤波对红外与可见光图像进行对比度增强和去噪处理；后对增强后图像进行线性融合，成伪彩色融然生
第２３卷第７期
２１０１年７月
计算机辅助设计与图形学学报
ＪｕｎｌｆＣｍｐｔｒＡｉｅｓｇ＆ＣｏｕｅａｈｃｏｒａｏｏｕｅｄｄＤｅｉｎｍｐｔｒＧｒｐｉｓ
Ｖｏ１３Ｎｏ．２．７
Ｊｌ０１ｕｙ２１
红外与可见光图像快速融合算法
钱小燕” 韩，，磊王帮峰”
”（南京航空航天大学民航学院南京２０１）１０６（京华为技术有限公司南京２００）南１００
（ｒｓａｈａｌｉｈｔｉｃｒ）ｃｙｔｌｎｅ＠ｏｍａｌｏ．ｎ
ห้องสมุดไป่ตู้
ＱｉｎＸｉｏａ ” ，Ｈａｉ，ａｄＷａｇＢａｇｅｇａａｙｎｎＬｅｎｎｎｆｎ
（ｏｌｇｉｉＡｖａｉｎＮａｊｎｎｖｒｉｆｒｎｕｉｓｎｔｏａｔ，ｎｉｇ２０１）ＣｌｅｏＣｖｌｉｔｎｉｇＵｉｅｓｔｒＡｅｃａｔｃａｄＡｓｒｎｕｉＮａｊｎ１０６ｅｆｏｙＪ－ｅ

红外与可见光图像融合算法研究

红外与可见光图像融合算法研究一、本文概述随着科技的发展，图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，尤其在军事、医疗、安全监控等领域，其应用日益广泛。

红外与可见光图像融合算法作为图像处理技术的一个重要分支，近年来受到了广泛关注和研究。

本文旨在深入探讨红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，为相关领域的研究和实践提供理论支持和技术指导。

本文将概述红外与可见光图像融合的基本概念，包括红外图像和可见光图像的特点、图像融合的必要性以及融合的基本原理。

在此基础上，将详细介绍目前国内外在红外与可见光图像融合领域的研究现状和发展趋势，包括各种融合算法的优势和局限性。

本文将重点研究红外与可见光图像融合的关键技术，包括图像预处理、特征提取、融合策略等。

针对这些关键技术，本文将深入分析其原理、方法及其优缺点，并结合实际案例进行具体说明。

同时，本文还将探讨如何优化融合算法，以提高融合图像的质量和效率。

本文将通过实验验证所研究的红外与可见光图像融合算法的有效性和可行性。

通过实验数据的收集、处理和分析，将评估融合算法的性能指标，如清晰度、对比度、融合度等，并与其他算法进行对比分析。

本文还将讨论融合算法在实际应用中的潜力和挑战，为未来的研究提供方向和建议。

本文将全面深入地研究红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益参考和借鉴。

二、红外与可见光图像融合技术概述红外与可见光图像融合技术是一种多源信息融合技术，旨在将红外图像和可见光图像中的有用信息进行融合，以生成一种包含更多信息、更具可读性和可理解性的新图像。

这种技术能够结合不同传感器捕捉到的信息，利用它们各自的优点，以弥补彼此的不足。

红外图像主要反映物体的热辐射信息，对于隐蔽目标、伪装目标以及夜间目标的检测具有显著优势。

红外图像往往分辨率较低，且难以区分目标的细节和纹理。

而可见光图像则提供了丰富的色彩和纹理信息，对于场景的识别和目标的分类具有较好的效果。

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Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４，Ｃｈｉｎａ；２．ＭｉｌｉｔａｒｙＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅＯｉｃｆｅｉｎＹａｎｇｚｈｏｕＤｉｓｔｉｒｃｔｏｆＧｅｎｅｒａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，
ｔｈｅｒａｄｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆｔａｒｇｅｔ（ａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ），ｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｒａｄｉａｔｉｏｎ，
算法的研究很少，本文针对这一不足，分析了红外与微光情况下的目标特性，在此基础上，确定了图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。对实验结果进行了定性的主观分析，结果表明：基于目标特性分析的红外与微光图像融合算法能够更有效、准确地提取的探测识别。
・光电技术与系统・
基于目标特性分析的红外与微光图像融合算法
杨文彬，张俊举，许辉，陆刘兵，韩博，陶媛媛
（１．南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏南京２１００９４；２．总装驻扬州地区军事代表室，江苏扬州２２５００９；
第４４卷第１期
２０１４年１月
激光与红外
ＬＡＳＥＲ＆ＩＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖｏ１．４４，Ｎｏ．１
Ｊａｎｕａｙ，ｒ２０１４
文章编号：１００１ — ５０７８（２０１４）ｏｌ－００５６－０５
ＳｔｕｄｙｏｆｉｎｆｒａｒｅｄａｎｄＬＬＬｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄ
ｏｎｔｈｅｔａｒｇｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
３．中国兵器工业第２０５研究所，陕西西安７１００６５）
摘要：目标特性分析是研究目标探测性能的一个重要环节，包括目标（和背景）的辐射特性、辐射的大气传输特性、探测器的成像特性、目标自身特征等。目前对目标特性分析的图像融合
关键词：目标特性；图像融合；人眼视觉
中图分类号：ＴＮ２２３；ＴＮ２１５
０１．０１２
文献标识码：Ａ
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ５０７８．２０１４．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔａｒｇｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｓｔｕｄｙｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｅｅ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｌｕｄｅｓ
Ｙａｎｇｚｈｏｕ２２５００９，Ｃｈｉｎａ；３．Ｎｏ．２０５ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＯｒｄａｎｃｅＩｎｄｕｓｔｒｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００６５，Ｃｈｉｎａ）
ｔｈｅｉｍａｇｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄｅｔｅｃｔｏｒａｎｄｔａｒｇｅｔ ’ ＳｏｗｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄＳＯｏｎ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎａｌ — ｇｏｒｉｔｈｍｏｆｔａｒｇｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｉｓｓｃａｎｔｙ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｉｓｌａｆｗ，ｔｈｅｔａｒｇｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｉｎｆｒａｒｅｄ
ＹＡＮＧＷｅｎ — ｂｉｎ’ ＺＨＡＮＧＪｕｎ－ｊｕ，ＸＵＨｕｉ，ＬＵＬｉｕ — ｂｉｎｇ，ＨＡＮＢｏ，ＴＡＯＹｕａｎ — ｙｕａｎ
，
（１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇａｎｄＯｐｔｉｃ — ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．