2014—红外与可见光图像融合技术的研究

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。

光机装校阶段红外与可见光图像配准技术研究

（昆明物理研究所，云南昆明６５０２２３）
摘要：针对在光机装校阶段，分析光学件和金工件的设计、加工和装配的累积误差对图像配准精度的
影响。首先，分析在光机装校时采取主观评价方法评价图像配准质量的原因；其次，具体分析物镜的
焦距和畸变误差、光轴一致性误差和探测器安装面误差对图像配准精度的影响。通过分析误差产生的原因，提出在光机装校时的解决办法。关键词：光机装校；可见光图像；红外图像；图像配准中图分类号：ＴＰ００１ — ８８９１（２０１３）０１ — ００５０－０６
ＳｔｕｄｙｏｎＩＲ／ＶｉｓｉｂｌｅＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｆｏｒＬｅｎｓＡｓｓｅｍｂｌｙ
ＳＵＮＡｉ — ｐｉｎｇ，ＰＩＤｏｎｇ — ｍｉｎｇ，ＡＮＣｈａｎｇ — ｌｉａｎｇ，ＴＩＥＸｉａｏ — ｙｉｎｇ，ＹＡＮＧＢｉ — ｃｈｕｎ，ＬＩＺｅ — ｍｉｎ
（ＫｕｎｍｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０２２３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｉｍｓａｔ，ｉｎｔｈｅａｓｓｅｍｂｌｙｓｔａｇｅ，ｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｒｒｏｒｓｏｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｉｎｏｐｔｉｃａｌｐａｒｔｓａｎｄｍｅｔａｌｐａｒｔｓｄｅｓｉｇｎ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄａｓｓｅｍｂｌｉｎｇ．Ｔｈｅｉｆｒｓｔａｎａｌｙｓｉｓｔａｋｅｓ

可见光与红外图像融合研究现状及展望

１．２图像融合研究意义红外成像具有被动工作、抗干扰性强、目标识别能力
像、目标识别、安全监控机场安检和森林消防等领域ｌ＿２。
１．３．１夜视系统
２００２年，英国Ｏｃｔｅｃ公司和ＷａｔｅｒｆａｌｌＳｏｌｕｔｉｏｎ公司
迷惑的情况下更快、更精确地探测和识别目标，甚至获取目
１引言
１．１图像融合概念图像融合是指按照一定的规则，把同一目标或同一场
标的状态信息等ｌ４］。１．３图像融合应用进展
目前，可见光与红外图像融合系统已经以星载、机载、
总第２２３期２０１３年第１期
舰船电子工程
ＳｈｉｐＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．３３Ｎｏ．１
１６
可见光与红外图像融合研究现状及展望
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｉｎｆｒａｒｅｄａｎｄｖｉｓｉｂｌｅ１ｉｇｈｔｉｍａｇｅｉｍａｇｉｎｇｈａｖｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ．Ｂｕｔｔｈｅｙｈａｖｅｇｏｏｄｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ．Ｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔ，ｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｈｉｅｒａｒｃｈｙａｎｄｐｒｏｃｅｓｓａｒｅｅｘ— ｐｌａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｃｏｍｍｏｎｌｙａｐｐｌｉｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｈｉｇｈｌｉｇｈｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｉｎｆｒａｒｅｄａｎｄｖｉｓｉｂｌｅｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．Ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｉｓｆｉｅｌｄａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｔｒｅｎｄａｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．ＫｅｙＷｏｒｄｓｖｉｓｉｂｌｅｌｉｇｈｔ，ｉｎｆｒａｒｅｄ，ｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ，ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＮ２］３

关于红外与可见光图像配准的研究

关于红外与可见光图像配准的研究赵晨陈天华李子伊王聪聪北京工商大学计算机与信息工程学院摘要：在红外与可见光的配准中，可见光图像和红外图像之间存在较大的灰度差异，对同一景物所表现出的特征也不相同，这是造成配准精度不高的主要原因。

目前，对于边缘特征比较明显的图像，主要通过归一化互信息和边缘特征相结合的方法来将其配准。

这种方法的优点是容易实现，鲁棒性高；缺点是计算量大、速度慢。

因此我们比较了3种不同算法间的优缺点，能为图像的融合和配准研究提出新的研究方向和想法。

关键词：小波变换；主要成分分析；相似三角形匹配图像融合是将两幅或多幅图像组合成一幅保持重要图像特征的过程。

图像的融合通常需要从不同的图像获得原始图像的特征。

在同一场景下，通常不同的仪器或捕获技术(如多传感器、多焦点和多模态)进行取景并融合配准。

对于遥感图像，一些具有良好的光谱信息，而一些具有相对较高的几何分辨率。

因此，这些图像在许多方面都是互补的，没有一个图像能清晰展示场景的全部特征。

通过整合这些图像，充分利用这些图像的优点和各自的不同的信息，在不同的图像中看到互补的特征，从而生成相对较清晰的图像。

融合技术包括最简单的像素平均方法，更复杂的方法，有主要成分分析和小波变换融合等等。

1.三种算法的基本介绍1.1 基于相似三角形法基于相似三角形法的首要任务是将提取出来的Harris角点组成相似三角形，通过算法搜索出两副图像中最匹配的一对相似三角形即找出最匹配的三个角点并通过相似三角形的性质，计算出相关的匹配点，最后利用RANSAC算法拟合出匹配参数对图像进行配准。

1.2 主要成分分析法主要成分分析法(PCA)的主要过程是将一些相关变量转换成一些非相关变量，其核心算法是计算出经过压缩后的最优的数据组的描述。

本方法可以在保留大量信息的情况下，通过突出图片的相似点和不同点来进行匹配。

在图像融合时，PCA主要分析维度减少前后的数据，帮助减少多余的信息并且重点突出特征最为明显的成分，近一步增加信号对噪声的比例。

基于双变换的红外与可见光图像融合增强

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１３．１０．０６４
Ｉｎｆｒａｒｅｄａｎｄｖｉｓｕａｌｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｂｖｄｕａ１．ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
ｔｈｅｎｕｓｅｄｃｕｒｖｅｌｅｔａｎｄｗａｖｅｌｅｔｄｕａｌ－・ｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｓａｖｅｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｄｅｔａｉｌｓｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌａｎｄｔｈｅｉｆｒｎａ・・
ｌｅｍｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｆｒｏｍｔｈｅｆｕｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｅｎｈａｎｃｅｄｔｈｅｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌｉｍａｇｅｆｉｓｔｒｌｙ，ａｎｄ
效率的图像／视频融合方法。
关键词：图像增强；多频谱图像融合；双变；伪装目标
中图分类号：ＴＰ３９１．４１
文献标志码：Ａ
文章编号：１００１．３６９５（２０１３）１０．３１４２．０４

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
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ห้องสมุดไป่ตู้
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基于图像变换的红外与可见光图像配准方法

基于图像变换的红外与可见光图像配准方法基于图像变换的红外与可见光图像配准方法步骤1：问题陈述红外和可见光图像配准是将红外图像与可见光图像对齐以实现更全面的图像分析和解释的过程。

由于红外图像和可见光图像的物理特性和成像机制不同，因此它们往往具有不同的空间变换和几何失真。

本文将介绍一种基于图像变换的红外与可见光图像配准方法，以实现高精度的图像对齐。

步骤2：数据预处理首先，对红外和可见光图像进行预处理以减少噪声和增强图像质量。

这可以包括去除图像中的杂散像素、平滑图像以减少高频噪声等。

步骤3：特征提取接下来，从红外和可见光图像中提取特征点，以用于后续的图像匹配。

常用的特征点提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。

步骤4：特征匹配使用特征点匹配算法，将红外图像和可见光图像的特征点进行匹配。

目标是找到在两个图像中对应的特征点对，以建立两个图像之间的对应关系。

常用的特征匹配算法包括最近邻匹配和RANSAC（随机一致性采样）算法。

步骤5：图像变换估计通过匹配的特征点对，估计红外图像和可见光图像之间的几何变换关系，例如平移、旋转、尺度变换等。

常用的变换模型包括仿射变换和透视变换。

可以使用RANSAC算法来排除错误匹配，以获得可靠的变换参数。

步骤6：图像配准根据估计的变换参数，对红外图像进行变换以与可见光图像对齐。

根据所选择的变换模型，可以使用图像插值算法（如双线性插值）来处理变换后的图像像素值。

这样，红外图像和可见光图像将具有相同的几何结构。

步骤7：后处理最后，进行图像配准的后处理以进一步提高配准的准确性和质量。

这可以包括平滑配准后的图像以减少残留的几何失真，或者进行图像融合以获得更全面的信息。

总结：基于图像变换的红外与可见光图像配准方法是一种实现高精度图像对齐的有效方法。

通过预处理、特征提取、特征匹配、图像变换估计、图像配准和后处理等步骤，可以实现红外图像和可见光图像的准确对齐，为后续的图像分析和解释提供可靠的基础。