一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对小波变换在进行多聚焦图像融合时存在的边缘失真问题,提出了一种基于双正交小波变换的图像融合算法.对图像分解后的高频分量采用一种基于区域的融合策略;对分解后的低频分量通过度量图像区域质量来选择该区域中心像素从而确定融合图像的低频分量,最后进行双正交小波反变换得到融合图像.通过对多聚焦图像的仿真实验表明,此算法得到的融合图像在清晰度和对比度方面都得到了较大提高,是一种有效的图像融合算法.     

球面全景空间缝合及漫游算法研究

提出了基于图像映射实现球面全景空间缝合及实时浏览的算法。首先,对两幅或多幅鱼眼图像使用扫描线逼近算法分别提取轮廓,再采用基于亮度差的图像缝合算法对其球面投影进行球面缝合,使用球面坐标定位校正算法校正图像并拼接成平面全景图,通过建立球面浏览视窗与平面全景图之间的像素映射关系,显示球面全景空间不同视角场景信息。实验结果表明,该算法较好地实现了鱼眼图像的无缝拼接以及球面全景连续360°的实时浏览。     

极端曝光图像的多尺度分解细节感知融合算法

针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。     

基于卫星编队序列图像的摄影测量

在现代卫星摄影测量中,由多颗小卫星组成的卫星编队具有比单颗卫星更优越的性能,能提供更高的空间分辨率和时间分辨率。卫星编队拍摄的序列图像可组成多轨道区域网,通过区域网光束法平差解算就可以获得目标点坐标。介绍了几种适于卫星摄影测量的卫星编队,讨论了影响卫星摄影测量精度的几个因素,给出了仿真实验结果,所得结论可为发展基于卫星编队的摄影测量提供参考。     

基于仿射近似的摄像机标定

针对直接基于透视投影模型的标定算法计算量大、结果不稳定的事实,提出一种基于仿射投影矩阵的标定算法。算法首先线性解算仿射投影矩阵,然后分解出部分参数。在假定主点坐标等于图像中心的前提下,解算出其余参数,再以重投影图像点残差和为目标函数,对所有参数进行优化,获得精确的摄像机模型参数,达到精确、快速、稳定的标定目的。大量的仿真和真实图像实验证明算法比传统算法更稳定。     

基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析.对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法.利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数.根据分类图像的特点,采用自...     

基于相似性传播聚类的灰度图像分割

基于k-Means等聚类算法的图像分割对聚类中心的初始选择敏感,可靠性差.为避免初始聚类中心选择的影响,将相似性传播聚类用于灰度图像分割.另外,为降低该聚类算法输入相似度矩阵的计算时间复杂度.提出用待分割图像中出现过的灰度值代替像素点作为数据点进行聚类.实验结果表明,与基于k-Means聚类的分割算法相比,该算法不需要预设聚类中心,可靠性更高.     

基于形状熵差的相似多目标检测方法

为实现靶场多目标图像的目标自动检测,利用多目标形状的相似性,提出一种基于形状熵差的目标检测新方法。提出了形状熵差的概念,将目标形状模型引入局部熵计算中,由局部内熵与局部外熵之差的极值点确定目标位置。基于此设计并实现了一种新的目标自动检测方法。通过实验证明了算法的有效性和鲁棒性。相比较于常见的一些目标检测算法,该方法具有更好的抗干扰能力和环境光照变化适应能力,可以应用于靶场多目标图像的目标检测,也可应用于其他类似的目标检测问题。     

基于暗原色先验的单幅图像去雾优化技术

雾霾等粒子的大气散射作用会使得图像采集设备所获取的图像质量下降,影响后续工作。基于暗原色先验理论提出一种单幅图像的去雾优化技术。针对景深突变处出现的"白边"与"黑化"现象,提出结合最小值滤波与中值滤波的粗估计透射率优化方法。并提出自适应限定透射率下限值的方法改善天空区域的颜色失真问题。实验结果表明,该算法在去雾效果及自适应性方面优于对比算法。     

近似平面场景多视点图像拼接算法

以小型无人机对地观测为应用背景,研究了近似平面场景多视点图像拼接问题。对于已知粗略相机位姿的情况,提出一种融合相机位姿信息和图像特征点对应信息的方法,采用直接稀疏Cholesky分解方法求解拼接全局优化问题。由该方法得到的拼接结果没有全局变形,局部拼接误差也得到了明显的改善。对于相机位姿未知的情况,先采用structure-from-motion(SFM)方法恢复相机姿态和场景稀疏结构信息,再采用稀疏全局调整方法获得最终的图像变换参数。通过沙盘图像和真实的航拍图像拼接实验验证了算法的有效性。     

基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法

在无人机航拍图像的实时传输过程中,有可能会同时受到脉冲和高斯混合噪声的污染,为后续图像的识别造成很大的困难.针对这种情况,提出了一种基于中值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法.仿真结果表明,该方法不仅能有效地滤除脉冲和高斯的混合噪声,而且可以很好地保留图像的细节信息,改善图像的视觉效果.     

特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法

以高空间分辨率的SAR图像和高光谱分辨率的TM图像为例,提出了一种基于特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法.该方法首先对TM图像作IHS变换,得到亮度I、色度H与饱和度S三个分量;其次,依据特征量积准则融合TM图像的亮度分量和SAR图像,并用融合结果替代TM图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到融合图像.实验结果表明,与IHS法和小波变换法相比,方法快速、简洁,在保持光谱信息与增强空间细节信息两个方面的综合性能均得到提高.     

一种基于不变特征的视频拼接方法

视频拼接是空中监视的一个关键部分,它有助于人们从全局的角度理解监控场景.视频拼接包括图像的配准和融合两部分.提出了一种基于不变特征的视频拼接方法,它通过相邻两帧的拼接来实现全景图的拼接.该算法配准部分首先采用梯度方向直方图确定相邻两帧的旋转角度;其次检测两幅图像的角点,特征描述采用SIFT,并结合旋转角度对特征点进行粗匹配;然后对粗匹配的结果采用RANSAc算法剔除错误匹配点.融合部分采用灰度加权的方法.实验结果表明,该算法能够有效地进行视频拼接,甚至存在运动目标的干扰下也能够完成拼接,具有鲁棒性好和速度较快的特点.     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

基于亚像素模糊检测的Wiener对运动模糊图像复原方法

在图像获取中由于目标运动、拍摄条件等原因,容易产生剧烈的运动模糊,难以辨认。针对运动模糊点扩散函数、信噪比不知的情况下,对传统Wiener进行了创新和实践,探讨了基于亚像素的模糊方向与深度检测和递推迭代的自适应Wiener滤波对运动图像的复原方法。该方法首先对图像进行任一方向的亚像素进行模糊运动方向计算并确认,而后解算模糊尺度。采用先验信噪比进行预设,并迭代推算得出最优值。实验表明,该方法在对拍摄的模糊图像处理能获得较理想的效果。     

基于改进SIFT的航拍图像快速匹配方法

针对传统SIFT算法存在特征描述符计算复杂,匹配时间长,错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像快速匹配方法。该方法采用基于圆形窗口的梯度方向累加值与同心圆形窗口内的灰度累加值、灰度差分值来构建18维的改进特征描述符,并在特征点匹配过程中,采用基于相关系数相似度量准则的双向匹配方法来获取初始匹配特征点对。最后,运用RANSAC算法进一步消除错配和估算仿射变换模型,并通过双线性插值法对变换后的图像进行重采样和插值。实验表明,该方法可以实现航拍图像之间的有效匹配,在匹配速度和匹配精度上优于传统SIFT算法,具有较好的实时性。     

热图像与瞄准镜分划图像实时叠加处理系统研究

热像仪是夜战中用于观察和瞄准的重要装备,但目前装备的某些坦克和装甲车辆上的热像瞄准镜,本身并不具有瞄准分划,因而也就很难获取目标更多的信息,限制了对目标进行有效的瞄准射击:为了使其热像瞄准镜同样具有坦克微光瞄准镜所具有的功能,作者利用高速数字信号处理器ADsP21535开发评估板,研究设计了热图像和瞄准镜分划图像实时叠加处理系统,从而较好的解决上述问题.     

基于差分和神经网络的同步辐射光源图像压缩方法

针对常见的图像无损压缩方法效果不佳问题,提出了一种基于图像差分和神经网络的同步辐射光源图像无损压缩方法。通过图像差分以减少图像序列内部的线性相关性,训练神经网络模型以学习图像序列内部的非线性相关性,得到预测概率分布,结合算术编码压缩。为加速预测和编码过程,将像素值按位分裂为两部分进行并行处理。基于上海同步辐射光源图像的测试表明,相较于便携式网络图形、JPEG2000和自由无损图像格式等,该方法可将压缩率提升20%以上,像素位分裂可以缩短30%的模型预测和编码时间。