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公开(公告)号：CN113379666A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110764386.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 江南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于区间二型模糊集和CHMM模型的图像融合方法，涉及图像融合领域，包括：对两幅待融合图像的低频子带进行活动测度度量，并根据低频活动测度进行低频子带系数融合得到低频融合子带；利用上下文隐马尔可夫模型描述高频子带系数之间的相关性，构建得到高频子带系数的T2‑FCHMM统计模型；将得到的高频子带系数的边缘概率密度和模糊熵结合起来作为T2‑FCHMM模型统计特征与高频子带系数的区域能量结合得到高频子带系数的活动测度，根据高频子带系数的活动测度进行高频子带系数融合得到高频融合子带；对低频融合子带和高频融合子带进行逆变换得到融合图像，从而增加了融合图像的可信度和可理解性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111754447A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010638215.1
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了基于多状态上下文隐马尔科夫模型的红外和可见光图像融合方法，主要解决红外和可见光图像融合时细节丢失和对比度不高的问题。其实现步骤是：1)对待融合图像进行NSST变换，得到低频和高频子带；2)低频子带采用区域能量差异度的加权融合规则；3)高频子带设计了上下文隶属度，并建立MCHMM，根据多状态统计特征设计融合规则；4)融合后的高、低频系数执行NSST逆变换获得融合图像。本发明充分考虑了系数之间的相关性，精确地表示源图像的纹理、细节等特征，充分提取红外图像的目标信息，增强图像的对比度，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：CN111754447B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202010638215.1
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了基于多状态上下文隐马尔科夫模型的红外和可见光图像融合方法，主要解决红外和可见光图像融合时细节丢失和对比度不高的问题。其实现步骤是：1)对待融合图像进行NSST变换，得到低频和高频子带；2)低频子带采用区域能量差异度的加权融合规则；3)高频子带设计了上下文隶属度，并建立MCHMM，根据多状态统计特征设计融合规则；4)融合后的高、低频系数执行NSST逆变换获得融合图像。本发明充分考虑了系数之间的相关性，精确地表示源图像的纹理、细节等特征，充分提取红外图像的目标信息，增强图像的对比度，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：CN113379666B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110764386.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 江南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于区间二型模糊集和CHMM模型的图像融合方法，涉及图像融合领域，包括：对两幅待融合图像的低频子带进行活动测度度量，并根据低频活动测度进行低频子带系数融合得到低频融合子带；利用上下文隐马尔可夫模型描述高频子带系数之间的相关性，构建得到高频子带系数的T2‑FCHMM统计模型；将得到的高频子带系数的边缘概率密度和模糊熵结合起来作为T2‑FCHMM模型统计特征与高频子带系数的区域能量结合得到高频子带系数的活动测度，根据高频子带系数的活动测度进行高频子带系数融合得到高频融合子带；对低频融合子带和高频融合子带进行逆变换得到融合图像，从而增加了融合图像的可信度和可理解性。
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公开(公告)号：CN109829873B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201910068041.7
申请日：2019-01-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于非下采样剪切波和全局‑区域‑局部融合规则的图像融合方法，属于图像融合技术领域。主要解决从统计模型中提取单层次特征容易导致图像表示不准确的问题。其实现步骤是：1)待融合图像进行非下采样剪切波变换，得到高频、低频系数；2)低频子带系数采用基于平均梯度取大的融合规则，高频子带系数采用全局‑区域‑局部的融合规则；3)融合后的高、低频系数执行非下采样剪切波逆变换获得融合后的图像。本发明能充分考虑了系数之间的相关性，精确地表示源图像的纹理、细节等特征，从而能有效避免将错误信息引入融合图像中，提高视觉效果，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：CN109829873A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910068041.7
申请日：2019-01-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于非下采样剪切波和全局-区域-局部融合规则的图像融合方法，属于图像融合技术领域。主要解决从统计模型中提取单层次特征容易导致图像表示不准确的问题。其实现步骤是：1)待融合图像进行非下采样剪切波变换，得到高频、低频系数；2)低频子带系数采用基于平均梯度取大的融合规则，高频子带系数采用全局-区域-局部的融合规则；3)融合后的高、低频系数执行非下采样剪切波逆变换获得融合后的图像。本发明能充分考虑了系数之间的相关性，精确地表示源图像的纹理、细节等特征，从而能有效避免将错误信息引入融合图像中，提高视觉效果，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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