基于标准化信息距离的彩色图像检索方法

针对标准化信息距离（Normalized Information Distance,NID）在图像检索（Image Retrieval,IR）应用中的优势和不足,结合图像的显著图,给出了一种改进的基于NID的IR算法,并进行了仿真实验。结果表明：改进算法的检索性能有了较好的改善。     

分形约束二维Otsu红外图像分割方法

提出了一种分形约束Otsu阈值分割算法。该方法结合图像的灰度分布和像素间空间分形纹理信息,在二维类间方差准则取最大值时得到一个二维分割阈值,从而实现红外图像的自适应分割。将该方法应用到低对比度、低信噪比、边缘模糊的红外图像分割中,并与传统的二维Otsu分割方法作了比较。结果表明,该方法在分割效果和抗噪能力等方面均得到了明显的改善。     

基于类间最大方差法的铁谱磨粒彩色图像自动分割

在磨粒图像RGB彩色空间,选择其3个正交彩色特征,应用类间最大方差法对其分割,依据F isher判别函数选择其最佳特征与最佳阈值,实现了磨粒彩色图像的分割。大量磨粒图像分割实践证明,该分割方法具有分割精度较高、计算速度快、自适应性强等特点,是铁谱磨粒彩色图像自动分割较理想方法之一。     

基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法

针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中.以实测MSTAR数据为例,给出了识别结果和仿真分析,结果证明了该算法能够有效克服传统KPCA方法的局限性,是一种可行的方法.     

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。     

压缩感知新技术专题讲座(四) 第7讲 压缩感知在图像信号处理中的应用

绝大部分自然图像信号都在某个变换域具有稀疏性或近稀疏性。基于压缩感知理论,可以用远低于采样定理要求的采样频率采集信号,并可在一定条件下高概率恢复信号,这将极大降低图像信号的采样频率以及数据存储和传输的代价。文章首先简述了压缩感知理论,然后分析了图像的稀疏性对图像重建质量的影响,最后着重从图像压缩、图像融合、图像去噪、图像识别以及图像复原几个方面分析了压缩感知理论在图像处理领域中的应用以及目前所面临的问题。     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

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TM遥感影像的分割算法

从多分辨率分析角度分析图像分割概念,研究已有的图像分割方法,阐述基于二进小波变换的多分辨率分析原理,采取由粗到细的控制策略,有效地选取最优分割阈值,从而实现对TM遥感影像的分割,实验结果表明该算法对复杂遥感影像分割是有效的。     

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。