基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法

提出了一种基于Mamdani型直觉模糊推理的图像融合算法,该算法首先根据融合目标设定推理规则,并根据推理规则建立直觉模糊推理系统,并将待融合图像的每个像素点直觉模糊化并输入系统,经过推理得到输出图像每个像素点的隶属、非隶属程度,最后通过解模糊计算输出图像的灰度值得到融合图像。实验结果证明,该算法的有效性,且由于直觉模糊集更加精确地描述了客观事物的不确定性,其融合结果优于基于模糊推理系统图像融合算法得到的结果。     

基于多小波基的医学图像融合

针对CT图像和MRI图像所显示组织信息的不同,提出一种新的基于多个小波基的图像融合方法.首先利用多个不同的小波基对医学图像CT和MRI进行小波分解,高频采用方向对比度融合规则,低频采用加权平均的融合规则得到相应小波基的融合子图像,最后将各子融合图像采用像素平均的融合方法,得到最终的融合图像.实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在定量指标上,该方法融合效果均明显优于单一小波基的图像融合方法.     

一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法

本文给出了一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法,并将其用于两幅灰度图像的融合中.这种算法将现有的图像融合技术和彩色显示技术相结合,在灰度融合图像的基础上利用色差来表现原图像与灰度融合图像的细节差异.该算法分为三步:首先,用选择与平均相结合的方法得到两幅原图像的灰度融合图像;接着,求出灰度融合图像与两幅原图像的差异图像;最后,将两幅差异图像和灰度融合图像分别送至R、G、B颜色通道进行显示.比起灰度融合图像,最终得到的彩色融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节,直觉上更容易辨认.     

基于Shearlet变换与区域分割的遥感图像融合

结合区域分割理论,提出了一种基于Shearlet变换 的遥感图像融合算法。首先通过色度H-亮度I-饱和度S(HI S) 变换对多光谱图像进行分解,将I分量与全色图像进行Shearlet变换,得到低 频、高频信息图;然后对 低频信息图进行基于灰度的区域分割,两图像的低频部分使用改进的加权融合算法改善融 合图像轮廓模 糊问题,以区域匹配度作为融合规则,高频分量采用区域清晰比作为融合规则,得到更多 的细节信息; 最后通过HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法 所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时,提高了空间细节信息。     

人工鱼群算法优化的小波图像融合

针对甲状腺肿瘤的B超、核素图像和颅腔横断面的CT,MRI图像,提出一种使用人工鱼群算法寻优的小波图像融合方法。利用小波变换将源图像进行小波分解,得到源图像的低频部分和高频部分。低频部分的系数使用加权融合算法进行融合,为使融合结果包含足够的信息量,以综合熵作为适应值对低频部分使用人工鱼群算法进行优化,得到融合系数的最优权值。高频部分的系数采用取绝对值最大的融合规则。通过小波逆变换得到融合图像。实验过程中,分别对这两组医学图像进行融合。客观评价参数表明该算法能够得到更优的融合图像。     

保持图像亮度的局部直方图均衡算法

现有的局部直方图均衡算法用于图像的对比度增强时,输出图像的亮度与输入图像无关.由于图像增强的很多实际应用需要保持原始图像的亮度,为此提出一种新的局部直方图均衡算法.以子块部分重叠的局部直方图均衡算法 (POSHE)为基础,改进其对子块图像的均衡方式:根据亮度均值对子块图像进行递归分解,得到一系列不同灰度范围的子图像,然后对每一个子图像在其相应的灰度范围内进行直方图均衡,最后合并这些子图像的均衡结果.实验结果表明,这种局部直方图均衡新算法既能充分增强图像局部细节,又能保持输入图像的亮度,且亮度的保持程度可由用户进行控制.本文算法使所增强的图像具有更加自然的视觉效果,能更好地满足消费类电子工业对图像对比度增强的应用要求.     

基于改进模糊聚类算法的CT图像病变区域分割

针对CT图像病变区域存在的欠分割和过分割问题,提出基于融合空域滤波器的改进模糊聚类算法。对CT图像进行预处理,将CT图像变换成通用图像,使输入图像具有一致直方图灰度分布,用区域生长方法标记和过滤非目标病变区域,获取脑部CT图像目标病变区域。通过改进的空域滤波器对噪声图像进行滤波去噪,对模糊聚类算法的目标函数和迭代公式融入空域滤波数据项确定隶属度矩阵,完成CT图像病变区域的分割。实验结果表明,所提方法在人脑CT图像血块区域进行分割过程中,具有较高的分割效率和精度,对噪声具有较高的鲁棒性。     

基于分段直方图的图像对比度增强算法

在研究了图像基于灰度直方图的对比度增强算法基础上,提出一种对灰度直方图分段进行处理的技术。传统的基于图像直方图的对比度增强技术像直方图均衡化(HE)和灰度线性变换(LGT),在提高图像对比度的同时,灰度级也因此减少,导致图像中目标的不清晰,为后续图像处理带来麻烦。文中提出的分段直方图技术可避免此类问题产生。用阈值分割的方法将图像灰度直方图分为目标段、过渡段、背景段分别进行处理、再融合。该技术可以做到处理后的图像的灰度级依旧会分布整个0~255灰度区间,从而完整地保留了图像中目标和背景的细节特征,避免了灰度级合并带来的图像不生动、视觉效果差的问题,具有可操作性和细节完整的优越性。     

基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法

针对可见光与红外图像融合,设计了一种基于边缘检测的自适应融合规则.其思路是对小波变换分解后的高频子图像进行边缘检测,对边缘点的融合采用绝对值取大并一致性检验的方法,而对非边缘点的融合采用基于区域方差的融合规则;对低频子图像的融合采用任一原始图像的低频成分.和其他7种融合规则从不同角度进行了对比实验,结果表明该融合规则即保留了可见光图像的边缘信息,又融合了红外图像的高灰度值信息,而且目标和背景的对 比度变得更好.     

基于Curvelet和PCNN的图像融合

简要介绍了曲线波变换和脉冲耦合神经网络（pulse—coupledneural network,PCNN）的原理和特点。提出了一种曲线波分解后,低频和高频共同使用基于PCNN的融合规则算法。并对医学图像中的CT和MRI图像进行了算法融合验证,最后给出了评价融合质量的对比结果。     

Multimodal medical image fusion by cloud model theory

Image fusion can provide more extensive information since it combines two or more different images. Cloud model is a recently proposed theory in artificial intelligence and has the advantage of taking the randomness and fuzziness into account. In this paper, we introduce a novel multimodal medical image fusion method by cloud model theory. The proposed method fits the histograms of input images using the high-order spline function firstly and then divides intervals in line with the valley point of the fitted curve. On this basis, cloud models are generated adaptively through the reverse cloud generator. Finally, cloud reasoning rules are designed to achieve the fused image. Experimental results demonstrate that the fused images by proposed method show more image details and lesion regions than existing methods. The objective image quality assessment metrics on the fused images also show the superiority of the proposed method.     

气象卫星红外云图与水汽图的融合技术研究

将多分辨率分析融合方法和多尺度几何分析融合方法应用于气象卫星水汽图和红外云图的融合中,并用主观视觉、平均互信息和Xydeas-Petrovic指标对各种融合算法的性能分别进行了定性和定量评价。结果表明,与源图像相比,融合图像取得了更好的视觉效果,图像中包含了更多的信息量,云体清晰度和云的层次感得到了提高,纹理变得细致了。从平均互信息和Xydeas-Petrovic指标看,多尺度几何分析融合方法的效果较多分辨率分析融合方法更好。     

Hadoop云平台下的并行化图像处理实现

近年来,云计算在IT行业掀起了新一轮技术革新浪潮。云计算是一种新兴的计算模型,它是并行计算、分布式计算、网格计算的综合发展,以简单、透明服务的形式提供无限制的计算资源。Hadoop实现的开源云平台提供了并行计算模型MapReduce、分布式文件系统HDFS和分布式数据库HBase等。随着数字图像数据量不断增长,单机模式的图像处理已逐渐不能满足用户需求。文中提出了利用Hadoop云平台实现海量图像的并行     

基于云、网、边融合的边缘计算新方案:算力网络

边缘计算已经成为5G时代重要的创新型业务模式,尤其是其低时延特性,被认为是传统方案所不具备的,因此边缘计算能够提供更多的服务能力且具有更为广泛的应用场景。但边缘计算与处于中心位置的云计算之间的算力协同成为新的技术难题,即需要在边缘计算、云计算以及网络之间实现云网协同、云边协同,甚至边边协同,才能实现资源利用的最优化。在研究边缘计算算力分配和调度需求的基础上,提出了基于云、网、边深度融合的算力网络方案,并针对AI类应用给出了一个典型实施系统,该方案能够有效应对未来业务对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署以及在各级节点之间的灵活调度。     

主被动结合的云激光雷达测量系统数据融合分析

云高、云量的自动化仪器定量观测对于气象业务非常重要,不同数据的有效融合分析对于气象业务来说意义重大。云测量系统硬件上集成了激光云高仪、全天空成像仪探测模块,使得云高、云量的观测数据在时间、地点上高度统一,结合激光云高仪的剖面数据和全天空成像仪的云二维分布数据做了初步融合分析,进行精确的云高判别、云量反演与云种分类研究。通过数据融合,利用全天空图像可以消除了云高仪在雾霾天气下对云底的误判,同时利用云高数据可以估计全天空云的空间分布而对云进行了更精确的分类。实际上,将云高、云量数据融合分析是气象业务观测的发展方向。     

基于云计算的物联网安全问题研究

介绍了云计算和物联网的概念,分析二者融合的必要性以及结合的基本平台,提出了基于云计算的物联网体系结构。研究了基于云计算物联网三层体系结构所面临的安全威胁,针对安全威胁给出一种基于云计算的物联网安全体系结构,并且给出一种基于云计算的物联网应用层云用户认证的认证方案,即引用数据库技术中对于模式的划分规则和权限分配方法,可以对基于云计算的物联网用户进行严格认证,保证数据的安全。     

基于ShearLab 3D变换的3维PET/MRI图像融合

为了解决阿尔茨海默病3维正电子发射断层成像(PET)与核磁共振成像(MRI)相同位置强度不同问题,同时保留MRI大脑皮质、脑回沟、海马体等的萎缩情况, 首先将两幅源图像在统计参量图(SPM)中预处理,再利用3维剪切波系统(ShearLab 3D)最优表达高维数据的能力对图像分解,生成低高频子带,并以方差作为阈值将高频子带分为中高频子带。低频子带使用3维扩展的加权局部能量与改进拉普拉斯算子的加权和加权的融合规则,并引入锐化矩阵为权重参量,使融合图像边缘清晰; 中频子带以绝对值为活动度量增强图像的边缘信息; 高频子带以3个3维底层特征加权融合规则增强图像的细节特征。最后,利用ShearLab 3D逆变换获得PET/MRI图像。结果表明,ShearLab 3D变换的融合结果整体优于空域和小波变换;ShearLab 3D方法中将不同融合规则对比分析,该算法融合结果的平均梯度、空间频率、边缘强度、综合熵分别提高了11.09%,22.58%,152.68%,0.58%,解决了边缘模糊、细节不清晰的问题。该研究为PET/MRI图像融合提供了参考。     

云模型在分布式传感器辐射源识别中的应用

针对辐射源识别中的参数模糊交叠问题,提出了基于云模型的辐射源样本隶属度获取方法,结合分布式传感器的优势,构建云模型在分布式传感器辐射源识别中的应用系统。首先介绍云模型的有关概念,其次分析分布式传感器的特征,再由云模型区间型和离散型辐射源样本隶属度,并进行单传感器时域融合和分布式传感器信息融合,利用判决规则完成决策。仿真结果说明基于云模型的辐射源识别率高。