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公开(公告)号：CN110060226A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910287992.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于人类视觉梯度转化和全变差参数自适应图像融合方法，属于图像融合技术领域。其实现的步骤是：将融合问题转化为TV-L1模型最小化问题，其中的数据保真项保存图像结构信息的主要强度分布，正则项保存图像纹理信息的梯度变化，通过数值迭代得到中间结果图像，再通过相加获得融合图像。为了保证算法求解的收敛性，分析了相关参数的取值范围，在模型参数选择方面，运用全局方差估计法自适应地选择调整参数，可以有效地保护图像特征并提高运算效率。本发明能充分整合源图像的结构和功能信息，有效保护图像细节，改善视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。
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公开(公告)号：CN110084774A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910288177.9
申请日：2019-04-11
Applicant: 江南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种增强的梯度传递和总变差最小化融合图像的方法，属于图像融合领域。主要解决红外和可见光图像融合时目标和背景纹理信息不详细的问题。通过将融合图像约束为具有与红外图像、可见光图像相似的像素强度和与红外图像、可见光图像相似的梯度。我们将融合问题转化为L1-TV最小化问题，使用m、λ1和λ2三个参数控制数据保真项和正则化项之间的关系，以达到同时保持源图像中的热辐射和外观信息的效果。本发明能充分整合红外和可见光图像的目标纹理细节信息，有效保护图像细节，改善视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。
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公开(公告)号：CN110084774B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201910288177.9
申请日：2019-04-11
Applicant: 江南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种增强的梯度传递和总变差最小化融合图像的方法，属于图像融合领域。主要解决红外和可见光图像融合时目标和背景纹理信息不详细的问题。通过将融合图像约束为具有与红外图像、可见光图像相似的像素强度和与红外图像、可见光图像相似的梯度。我们将融合问题转化为L1‑TV最小化问题，使用m、λ1和λ2三个参数控制数据保真项和正则化项之间的关系，以达到同时保持源图像中的热辐射和外观信息的效果。本发明能充分整合红外和可见光图像的目标纹理细节信息，有效保护图像细节，改善视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。
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公开(公告)号：CN110060226B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910287992.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于人类视觉梯度转化和全变差参数自适应图像融合方法，属于图像融合技术领域。其实现的步骤是：将融合问题转化为TV‑L1模型最小化问题，其中的数据保真项保存图像结构信息的主要强度分布，正则项保存图像纹理信息的梯度变化，通过数值迭代得到中间结果图像，再通过相加获得融合图像。为了保证算法求解的收敛性，分析了相关参数的取值范围，在模型参数选择方面，运用全局方差估计法自适应地选择调整参数，可以有效地保护图像特征并提高运算效率。本发明能充分整合源图像的结构和功能信息，有效保护图像细节，改善视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。
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