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公开(公告)号：CN116091373A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310010595.8
申请日：2023-01-05
申请人： 佛山科学技术学院
摘要： 本发明公开了一种基于错误纹理消除策略的图像融合方法及系统，该方法包括：通过低通滤波器对多模态医学图像进行图像分解；基于梯度差与熵的融合规则对高频分量进行融合处理；基于像素选择规则对低频分量进行融合处理；基于迭代最小二乘法对低频融合图像进行错误纹理消除处理；对高频融合图像、低频融合图像与消除低频纹理融合图像进行线性加权融合处理，得到最终融合图像。该系统包括：分解模块、高频融合模块、低频融合模块、纹理消除模块和加权融合模块。通过使用本发明，能够有效提取出不同模态的医学图像信息，提供高质量的融合图像。本发明作为一种基于错误纹理消除策略的图像融合方法及系统，可广泛应用于医学图像融合技术领域。
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公开(公告)号：CN117576536B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202410076413.1
申请日：2024-01-18
申请人： 佛山科学技术学院
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/143 , G06V10/30 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本申请属于图像处理技术领域，公开了一种含雾图像融合模型和方法，先利用去雾模块对可见光图像进行去雾处理，然后利用低秩表示模块对去雾后的可见光图像和红外光图像进行分解得到低秩全局特征和稀疏局部特征，再用稀疏Transformer模块强大的全局上下文理解能力高效地重建图像低阶全局细节，并通过稀疏特征预测模块从各源图像的稀疏成分中提取独特的私有特征，最终融合重建得到的低阶全局细节和提取到的私有特征，形成融合图像；从而能够先恢复可见光图像在雾霾干扰下丢失的场景信息再与红外光图像进行融合，在进行图像融合的同时实现去雾效果，并提高融合图像的质量。
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公开(公告)号：CN116823694A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311108029.7
申请日：2023-08-31
申请人： 佛山科学技术学院
摘要： 本发明公开了基于多聚焦信息整合的红外与可见光图像融合方法及系统，该方法包括：获取红外图像、第一可见光源图像和第二可见光源图像；基于半稀疏性的图像滤波器对红外图像、第一可见光源图像和第二可见光源图像进行分解处理；对分解后的红外图像、分解后的第一可见光源图像和分解后的第二可见光源图像进行显著信息融合处理，得到融合纹理层与融合结构层；将融合纹理层与融合结构层进行相加处理，得到最终的图像融合结果。通过使用本发明，能够有效提取可见光图像中的细节信息与红外热辐射目标信息。本发明作为基于多聚焦信息整合的红外与可见光图像融合方法及系统，可广泛应用于图像融合技术领域。
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公开(公告)号：CN116823688A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310612871.8
申请日：2023-05-29
申请人： 佛山科学技术学院
IPC分类号： G06T5/50 , G06N3/0464 , G06T5/20
摘要： 本发明公开了基于多尺度模糊质量评估的多聚焦图像融合方法及系统，该方法包括：通过高斯金字塔对第一源图像和第二源图像进行多尺度分解处理，获取对应的子带图像；基于模糊质量评价算法对不同的子带图像进行模糊质量评价，构建重建图像的基础层；将重建图像的基础层分别与对应的源图像进行相减处理，得到对应的细节层；基于修正拉普拉斯能量与局部能量的融合规则对对应的细节层进行融合处理，获取最终的融合图像。通过使用本发明，能够有效地检查源图像中的聚焦区域，得到一副清晰的全聚焦图像。本发明作为基于多尺度模糊质量评估的多聚焦图像融合方法及系统，可广泛应用于图像融合技术领域。
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公开(公告)号：CN116452478A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310359078.1
申请日：2023-04-06
申请人： 佛山科学技术学院
摘要： 本发明公开了一种对比度平衡的红外与可见光图像融合方法及系统，该方法包括：获取红外源图像与可见光源图像并对可见光源图像进行预处理；通过加权引导滤波器分别对红外源图像与预处理后的可见光源图像进行分解，得到对应的细节层与能量层；基于加权拉普拉斯能量融合规则对对应的的能量层进行融合处理；基于熵的高斯分布融合规则对对应的的细节层进行融合处理；将融合细节层与融合能量层进行相加，得到最终的图像融合结果。通过使用本发明，能够准确提取可见光中的细节纹理信息与红外图像中的热辐射目标信息，实现高质量的融合结果。本发明作为一种对比度平衡的红外与可见光图像融合方法及系统，可广泛应用于图像融合技术领域。
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公开(公告)号：CN115482178A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211163975.7
申请日：2022-09-23
申请人： 佛山科学技术学院
摘要： 本发明公开了一种基于显著特征差异的多聚焦图像融合方法及系统，该方法包括：获取多聚焦图像；基于Hessian矩阵对多聚焦图像进行特征提取；基于改进的修正拉普拉斯能量和对特征图进行显著特征提取，得到改进的修正拉普拉斯图；对改进的修正拉普拉斯图进行显著像素差异分析，得到初始决策图；对初始决策图进行区域筛选优化，得到最终决策图；根据最终决策图和多聚焦图像重构融合结果，得到融合图像。该系统包括：图像获取模块、第一特征提取模块、显著特征提取模块、差异分析模块、优化模块和融合模块。通过使用本发明，能够准确区分源图像上的聚焦区域，提供高质量的融合结果。本发明可广泛应用于图像融合领域。
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公开(公告)号：CN116823694B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311108029.7
申请日：2023-08-31
申请人： 佛山科学技术学院
摘要： 本发明公开了基于多聚焦信息整合的红外与可见光图像融合方法及系统，该方法包括：获取红外图像、第一可见光源图像和第二可见光源图像；基于半稀疏性的图像滤波器对红外图像、第一可见光源图像和第二可见光源图像进行分解处理；对分解后的红外图像、分解后的第一可见光源图像和分解后的第二可见光源图像进行显著信息融合处理，得到融合纹理层与融合结构层；将融合纹理层与融合结构层进行相加处理，得到最终的图像融合结果。通过使用本发明，能够有效提取可见光图像中的细节信息与红外热辐射目标信息。本发明作为基于多聚焦信息整合的红外与可见光图像融合方法及系统，可广泛应用于图像融合技术领域。
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公开(公告)号：CN115115556A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210679965.2
申请日：2022-06-15
申请人： 佛山科学技术学院
IPC分类号： G06T5/20 , G06T5/50 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于域变换滤波器与稀疏表示的图像融合方法及系统，该方法包括：获取对应的可见光图像和红外图像；基于低通滤波器分别对可见光图像和红外图像进行分解；基于稀疏表示策略，根据可见光图像高频子带系数和红外图像高频子带系数计算融合高频子带系数；基于域变换滤波的低频融合规则，根据可见光图像低频子带系数和红外图像低频子带系数计算融合低频子带系数；将融合高频子带系数和融合低频子带系数叠加，得到融合图像。该系统包括：获取模块、分解模块、第一融合模块、第二融合模块和系数叠加模块。通过使用本发明，能够在不引入错误信息的前提下，有效地保留了源图像中的聚焦信息。本发明作为可广泛应用于图像融合领域。
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