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。     

基于平稳小波变换的遥感图像融合方法

针对目前方法在多光谱图像和高分辨率图像融合中存在的问题,提出了一种IHS交换和平稳小波变换相结合的图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换后,得到I、H和S三个分量,接着对I分量和高分辨率图像进行基于平稳小波变换的图像融合,得到一幅新的强度图像,最后用新的强度图像和H及S进行IHS反变换,进而获得最终融合图像.实验表明,它优于传统的IHS变换法和小波变换法.     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

图像融合的客观质量评估

随着图像融合技术在武器自动化系统中的广泛应用,图像融合的质量评估问题,即图像融合的性能评估问题,在融合方案的选择中具有重要地位。由于人工主观的图像融合评估具有很大的工程化和自动化难度,国际上研究人员都将研究目标投向了客观图像融合质量评估的研究中。从历史发展的角度系统地回顾了客观图像融合质量评估的发展历程和研究现状,对近十年来的客观图像融合质量评估方法进行了分类和分析。同时,对于国际上几种流行的图像融合质量评估方法的性能测定思路进行了介绍。对于图像融合质量评估现状的分析和讨论有助于我们对图像融合的质量评估方法进行更深入的研究。     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法.该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.该方法被成功地用于模糊图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知.     

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。     

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。     

一种视差域基于学习方法的图像合成算法

基于图像序列的图像合成往往需要定标和恢复场景三维结构,为了避免这些复杂过程,根据参考图像的视点离虚拟视点的远近关系,将参考图像序列分为主、从参考图像,并利用多极约束的原理和非线性校正,将图像合成的最优化问题从深度域转化到视差域,从而在不定标和不匹配的情况下,直接从图像序列合成虚拟视图。实验结果证明算法是有效的,并有一定的应用前景。     

基于MAP估计的图像超分辨率重建

从一组低分辨率图像中重建一幅高分辨率图像,给出基于MAP估计的近似算法。描述从场景空间到观测图像的线性映射关系,介绍了核心重建算法;算法适合观测条件相似的情况。在贝叶斯方法中,使用Laplace算子作估计图像的领域平滑相关性假设。最后的实验表明了算法在改善空间分辨率上的显著效果。     

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...     

边缘信息的红外与可见光图像融合评价

建立能同时结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法是目前图像融合中急需解决的问题之一。以反映人类视觉特性的结构相似度为依据,并结合源图像与融合图像的边缘信息,提出了一种新的图像融合质量评价方法,该方法充分反映了人类视觉系统的特性,可以为不同环境下选择不同的图像融合算法提供依据。通过对红外与可见光图像采用多种不同的融合算法进行融合质量评价,实验表明,评价结果与人眼主观评价一致,是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法。     

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.     

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。     

无人飞行器异源图像匹配辅助惯性导航定位技术综述

无全球定位系统下高精度定位与导航是飞行器实现自主侦查、巡航与打击的关键。视觉导航具有被动、低成本、能避免累积误差等优点。视觉导航与惯性导航融合更能够发挥出各自的优势,达到高精度定位的目的。总结了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位技术的发展历程; 从相机-惯导标定技术、异源图像匹配、姿态解算、数据融合和后端优化五个方面详细阐述了异源图像匹配辅助惯性导航的飞行器定位的关键技术; 指出了基于深度学习的异源图像匹配与惯性导航两种无源定位组合导航系统融合技术等四个未来可能的发展方向,可为实现异源图像匹配辅助惯性导航飞行器定位技术提供参考。     

基于图像复原和小波分析的图像压缩算法

本研究以小波理论为基础进行有损图像压缩,并在小波压缩图像中引入复原技术。通过应用图像复原到低频成分（该成分由解压过程中的熵解码得到）可以检索获得高频成分,这是在频域重建图像纹理的一个表达。通过将本文算法与传统的小波压缩算法进行试验比较,表明该方法优于传统算法。     

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.     

一种面向目标的伪彩色图像融合算法

针对远距离红外与可见光融合图像中目标不突出的问题,提出了一种面向目标的伪彩色图像融合算法。基于目标特征将红外图像分割为目标区域和背景区域,以人类视觉的生物机理和感受野的数学模型为基础,利用差分高斯函数(Difference of Gaussians,DOG)模拟视觉拮抗特性,对目标区域和背景区域用改进的感受野模型和不同的彩色映射规则进行伪彩色图像融合。实验结果显示:该算法能够保留图像共有特征,突出独有特征,融合图像色彩自然、目标突出,具有良好的视觉效果。