2014—红外与可见光图像融合技术的研究

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。

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。

高效红外与可见光图像配准方法高效红外与可见光图像配准方法高效红外与可见光图像配准是一种将红外图像与可见光图像进行对齐的方法，以实现两种图像之间的准确比较和分析。

以下是一种基于步骤思维的高效红外与可见光图像配准方法的详细说明：第一步：图像预处理在开始图像配准之前，需要对原始红外图像和可见光图像进行预处理。

这包括去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度，并进行图像增强以提高图像质量。

第二步：特征提取在红外图像和可见光图像中提取特征点是实现图像配准的关键步骤。

可以使用常见的特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）算法。

特征点应该具有良好的鲁棒性，能够在不同光照条件下保持一致性。

第三步：特征匹配通过将红外图像和可见光图像中提取的特征点进行匹配，可以确定它们之间的对应关系。

常用的特征匹配算法包括最近邻匹配和最佳邻域匹配。

匹配过程中，可以使用一些几何约束条件来提高匹配的准确性。

第四步：几何变换根据特征匹配的结果，可以通过计算变换矩阵来实现红外图像和可见光图像之间的几何变换。

常见的几何变换包括仿射变换和透视变换。

变换矩阵可以通过最小二乘法或RANSAC（随机抽样一致性）算法来估计。

第五步：图像配准将红外图像根据几何变换矩阵进行配准，使其与可见光图像对齐。

可以使用插值算法填充配准后的图像像素值，以确保图像平滑过渡。

第六步：图像融合配准后的红外图像和可见光图像可以通过图像融合技术进行合成。

常用的图像融合方法包括加权平均法、小波变换法和拉普拉斯金字塔法。

图像融合可以提供更丰富、更全面的信息，以帮助进一步的分析和应用。

第七步：评估和优化最后，需要对配准结果进行评估和优化。

可以使用一些评估指标，如互信息、均方误差或结构相似性指数来评估配准的质量。

如果配准结果不理想，可以通过调整预处理步骤、特征提取参数或特征匹配算法来优化图像配准的效果。

综上所述，高效红外与可见光图像配准是一个复杂的过程，涉及到图像预处理、特征提取、特征匹配、几何变换、图像配准、图像融合和评估优化等多个步骤。

第39卷第7期激光与红外Vo.l39,No.7 2009年7月L ASER&I NFRARED J u l y,2009文章编号:100125078(2009)0720693207#综述与评论#红外与可见光图像配准研究现状与展望苑津莎,赵振兵,高强,孔英会(华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003)摘要:红外与可见光图像配准是常见的多模态图像配准,它广泛应用于军事、遥感等领域,有必要对其研究现状进行综述。

在描述了红外与可见光图像配准问题后,首先简述了图像配准的一般方法,分为基于图像区域的配准方法和基于图像特征的配准方法,重点述评了局部不变特征方法中的SI FT算法和S URF算法;然后按文献发表时间顺序对红外与可见光图像配准的国外和国内研究现状进行了详细述评;总结了红外与可见光图像配准研究中存在的问题;最后对其进行展望,并指出未来的研究重点是以SI FT算法和S URF算法为研究基础去构造对模态不敏感的不变特征和其相应的描述子。

关键词:图像配准;红外;可见光;SI FT;S URF中图分类号:T N911.73文献标识码:AR evie w and pros pect on i n frare d/visi b le i m age registrationYUA N Ji n2sha,Z HAO Zhen2bing,G AO Q iang,KONG Y i n g2hui(School of E lectr i ca l and E l ectronic Eng i neer i ng,North Ch i na E l ec tric P o wer Un i vers it y,Baoding071003,Ch i na)Ab stra ct:Infrared/visi b le i m age registrati on is the co mm o n m ulti2modal i m age regi strati on,and it has been w i dely ap2pli ed to l ots of fie l ds such asm ilitary and re m ote sensi ng.So,it is necessary to revie w the current research situati on ofi nfrared/vi sible i m age registratio n.A fter dep icti ng the pro b le m of i nfrared/visi b le i m age registrati on,general m ethodsof i m age regi strati on is desc ri bed briefl y.They are d i vi ded i nto t wo t ypes:area2based m et hods and fea t ure2based m eth2o ds.SIFT a l gorith m and SURF a l gor it hm i n loca l i nvar i ant feat ures are m a i n l y d i scussed.According to ti m e of litera2ture pub lishi ng,the analysis and revi ew for i nfrared/visi b l e i m age registra ti on m ethods at ho m e and abroad are carriedo u t i n detai.l Then the d ifficu lties of i nfrared/vi sible i m age registratio n techn i que are su mma rized and eva l uated.A tl ast,prospects of i nfrared/vi sible i m age registratio n a re made,and the fut ure research o n t h is field could pay m ore a t2tenti on to construct i nvariant and m o da lity2i nsensiti ve features and the i r descri ptors on t he basis of research of S I FT a l2gorith m and S URF a l gorith m.K ey w or ds:i m age registratio n;i nfrared;visi b le;SIFT;SURF1引言图像配准是个极富挑战性的研究领域,所谓图像配准是指依据一些相似性度量决定图像间的变换参数,使从不同传感器、不同视角、不同时间获取的同一场景的两幅或多幅图像,变换到同一坐标系下,在像素层上得到最佳匹配的过程[1-6]。

红外热像仪与可见光相机融合的火灾监测系统近年来，火灾频发给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁。

传统的火灾监测系统主要采用可见光相机，但是由于火灾在早期阶段常常只有微弱的可见光辐射，因此这种监测系统在火灾预警方面存在一定的局限性。

为了进一步提升火灾监测系统的效能，研究人员开始将红外热像仪和可见光相机进行融合，以期能够更早、更准确地发现火灾迹象。

红外热像仪是一种能够感知物体红外辐射的仪器，通过检测物体的热量分布，可以生成物体的红外图像。

而可见光相机则是一种利用光学透镜和传感器捕捉物体反射光的设备，可以生成物体的可见光图像。

将红外热像仪和可见光相机融合在一起，可以充分利用两者的优势，实现对火灾的早期发现和精确定位。

红外热像仪和可见光相机的融合主要包括图像拼接、特征提取和火灾检测三个步骤。

首先，在图像拼接阶段，将红外热像仪和可见光相机所获得的图像进行拼接，形成一幅融合图像。

这样可以将两种图像的信息有机地结合在一起，提供更全面的火灾监测信息。

其次，在特征提取阶段，通过对融合图像进行图像处理和分析，提取出火灾相关的特征，例如火焰、烟雾等。

最后，在火灾检测阶段，利用先进的算法和模型对提取出的特征进行识别和判别，实现对火灾的自动监测和报警。

这种融合的火灾监测系统相比传统的可见光相机能够提供更加准确、全面的信息。

首先，红外热像仪能够感知辐射源的温度分布，并将其转化为红外图像。

火灾在早期阶段常常只有微弱的可见光辐射，但却有明显的热量释放，因此红外热像仪可以在火灾初期就发现火灾迹象。

其次，可见光相机对于大部分人来说更为熟悉，能够提供更加直观的图像。

通过将红外图像与可见光图像进行融合，可以在图像中同时呈现火焰和烟雾等信息，提供更全面的火灾监测画面。

最后，融合的火灾监测系统能够借助先进的算法和模型对特征进行自动识别和判别，减少人工干预和错误判定的可能性，提高监测系统的效能。

综上所述，红外热像仪与可见光相机的融合在火灾监测领域具有广阔的应用前景。

可见光与红外彩色融合图像感知清晰度评价模型近年来，随着计算机软硬件的发展，图像处理技术得到了迅速发展，用于计算机视觉应用的图像处理技术也变得日益重要。

融合图像和多光谱图像的出现使图像处理技术可以更加有效地处理复杂的图像问题。

可见光和红外彩色融合图像是多光谱化图像处理的一种重要技术。

可见光和红外彩色融合图像是指将可见光图像和红外图像融合在一起，其中可见光图像包含视觉上可辨认的物体信息，而红外图像可提供更多物理信息，能更准确地对物体进行识别和分类。

可见光和红外彩色融合图像可用于农业作物识别、城市景观分析、水域污染和植物监测等多种领域，因此具有极大的应用价值。

为了更准确地评价融合图像的质量，必须提出一种可见光与红外彩色融合图像感知清晰度评价模型。

本文的目的是建立一个针对可见光和红外彩色融合图像的感知清晰度评价模型，并与其他模型进行系统对比。

首先，建立可见光和红外彩色融合图像感知清晰度评价模型，研究中使用可见光图像和红外图像，使用基于水平和垂直方向的梯度和卷积模块来计算图像轮廓特征。

然后，将红外图像和可见光图像的轮廓特征进行相加，计算梯度幅度和方向，并利用这些特征来计算图像的清晰度。

最后，将图像的清晰度和感知清晰度进行比较，估计图像的清晰度。

研究中，为了评估模型的准确性，本文采用可见光/红外彩色融合图像集上的四种指标，并与传统的模型、可见光模型以及红外图像模型进行比较，发现本文提出的模型具有最高的准确性。

本文提出的模型，针对可见光和红外彩色融合图像，采用梯度幅度和方向等图像轮廓特征来评价图像感知清晰度，模型评估结果表明本模型具有明显的优越性。

本文的研究可为今后融合图像的处理提供新的研究方向，丰富其在计算机视觉中的应用，为不同领域的应用降低门槛。

总之，本文提出了一种针对可见光和红外彩色融合图像的感知清晰度评价模型，并与传统的模型进行系统对比，表明本模型具有比较高的准确性。

本文的研究可为今后融合图像的处理提供新的研究方向，丰富其在计算机视觉中的应用，为不同领域的应用降低门槛。