基于光照估计滤波的太赫兹图像融合研究

碳纤维增强复合材料广泛应用于航空航天等军民领域，在制备和使用过程中往往存在诸多缺陷，太赫兹时域光谱成像技术为碳纤维增强复合材料无损检测提供了新方法。在使用太赫兹无损检测技术时，可以通过在时域或频域中选择不同的参数来获取图像，同样的缺陷需要时域和频域不同的参数才可以有效检测出来。采用基于光照估计滤波的算法将不同参数的太赫兹图像进行融合。首先，通过光照估计滤波分辨初始图像序列中像素的曝光情况。然后隶属函数调用这些初始估计值。最终输出的融合图像是通过隶属函数分配的权重在所有像素之间加权平均得到。实验结果表明，所提出的方法对图像边界信息和细节信息都处理得比较好，适用于太赫兹多波段图像融合，具有更好的视觉效果。     

基于小波的彩色图像融合技术

由于图像拍摄时的几何差异和色彩差异,传统融合技术往往出现模糊或假边界.该文介绍一种融合两幅具有重叠区域的彩色图像的实用算法.算法采用交互式选取控制点并指定几何变形类型进行图像配准;在YIQ色彩空间分别融合各分量;在小波变换多尺度分析的基础上,模拟时域加权函数,提出基于小波变换的归一化Mask算法进行图像融合,算法在不同尺度上对各分解系数进行不同程度的融合,体现了时域中不同区域的重要程度.算法实用性强,应用方便.实验表明,融合图像平滑自然,具有很好的视觉效果.     

基于小波变换的医学图像融合技术的实现

研究目的：为了对医学图像进行基于小波变换的融合。方法：首先通过学习和研究小波理论的有关知识来研究小波理论在图像融合中的应用目的和实现方法，并借助MATLAB平台，通过小波工具箱实现了图像融合，同时比较了使用这两种方法实现图像融合的效果；然后借助MATLAB中的函数，通过编程实现了图像融合算法。结果：由两幅非同源的医学图像（CT图像和MRI图像）的融合结果可见，两种方法得到的融合图像的效果一致，其对于两幅图像中同一部位相对位置偏移量小的融合效果较好，但对偏移量较大以及存在形变情况的融合则效果不好。结论：通过小波工具箱可以实现一些简单的医学图像融合，但是随着医学图像融合技术的进一步发展和医学图像的复杂度的进一步加深，尤其是对于腹部和胸部的医学图像，则要通过非刚性配准之后才能再进行融合显像，其过程更加复杂。     

基于独立分量分析的图像融合算法

提出了一种基于独立分量分析(ICA)的图像融合算法。在图像配准的基础上，利用独立分量分析对图像进行训练获得独立分量基函数。对于待融合图像，通过训练得到的基函数对图像进行线性变换，然后在变换域根据不同的融合规则对图像进行融合，ICA反变换得到融合图像。仿真结果表明了该方法的有效性。 关键词：     

运动模糊图像的恢复方法研究

分析了运动模糊图像的退化模型和恢复过程，改进了一种运动模糊图像的恢复方法。先通过图像系统辨识方法求解PSF函数，进而在频域和时域完成运动模糊图像的恢复，并就运动模糊图像进行逆滤波恢复、维纳滤波恢复和时域反卷积恢复进行了理论说明，比较了各自的优缺点。最后给出了几种恢复效果的对比实验结果。     

基于点扩散函数的多聚焦图像融合方法

提出了一种新的基于点扩散函数的多聚焦图像融合算法，采用高斯函数对多聚焦图像进行多次卷积，通过与原近似误差图像的比较，得到聚焦清晰和模糊区域，采用形态学方法将其分割出来，并根据最大值融合规则对其进行了融合。试验结果表明，该算法可将图像分割成多个聚焦区域，边缘清晰、融合效果良好。     

非负矩阵分解和新轮廓波变换的图像融合

为提高融合图像保留源图像的信息量和边缘特征,提出了非负矩阵分解和新轮廓波变换的图像融合算法。以具有尖锐频率局部化特征的新轮廓波对循环平移后的源图像进行分解;运用非负矩阵分解实现低通子带融合,采用能量方差测度函数和匹配度函数实现带通子带融合;对各子带信号重构并逆循环平移,得到融合图像。实验结果分析表明,该方法保留了更多的信息量和边缘细节特征,应用效果较好。     

基于单尺度脊波变换的图像融合

图像融合在一定程度上可以理解为对多个二维函数的奇异信息进行分析、提取、综合的过程。单尺度脊波变换的函数逼近性能要优于小波变换，因此，对应于图像中的边缘及角点的单尺度脊波系数的能量要更加集中。分析了基于变换域的图像融合算法的性能与所用变换的函数逼近性能的关系，提出了一种新的基于单尺度脊波变换的图像融合算法。在多种融合规则下，将该方法与基于Laplacian塔型变换、小波变换等其他图像融合方法进行了比较，实验结果表明，基于单尺度脊波变换的融合方法具有更好的融合效果。     

基于经验模态分解的图像拼接

对待拼接图像分别进行经验模态分解,对分解得到的第一个固有模态函数与第二个固有模态函数的叠加进行特征点提取、特征点匹配与变换矩阵的估计以实现图像的拼接,文中提出的方法有效提高了特征点匹配的正确率,具有很强的鲁棒性.在图像融合方面文中提出一种新的基于余弦关系变换的加权融合技术,在实现图像无缝拼接的同时,可有效去除拼接图像重...     

结合引导滤波的自适应多曝光图像融合

针对引导滤波产生的光晕、梯度反转现象，以及图像融合边缘细节丢失的现象，提出一种改进引导滤波的自适应多曝光图像融合算法。在引导滤波中根据梯度信息设定权重函数，并结合图像像素点和一定区域的均值创建函数，共同实现不同区域的纹理特性自适应；利用平均亮度与对比度、饱和度及曝光适中度的关系，设置权值函数，使加权平均融合过程中的权重值不再是固定的数值，而能够根据不同的图像亮度自适应调整，权重值也不同，使得融合后的图像质量更好；将原序列图的细节信息叠加到改进的引导滤波图像中，构建纹理细节层。实验结果削弱了光晕及梯度反转现象，使图像更加真实，细节更加清晰，并且对有小光源的图像处理效果更好。算法结果明显优于多曝光融合算法及引导滤波的多曝光图像融合，在信息熵、互信息和边缘信息评价中分别取得最高2.5%、30%和30%左右的质量提升。     

彩色多聚焦图像融合演示平台

针对多聚焦图像融合演示和源图像获取手段单一的问题,应用Visual C++和Matlab混合编程的方法为彩色多聚焦图像融合设计了一个演示平台。该平台增加了多聚焦图像素材的获取途径和融合算法效果的演示手段,并且采用了基于小波变换的彩色多聚焦图像改进融合算法,充分利用到区域相关性和高频方向特性。实验演示结果表明,演示平台操作简单方便,融合演示效果较好,具有较强的实用性。     

基于MatrixVB的遥感图像融合客观评价系统设计

Matrix VB是Visual Basic与Matlab的接口,VB采用这个接口来驱动Matlab,使VB和Matlab实现无缝集成.采用这种接口技术可以方便应用程序的开发并增强应用程序的处理能力,满足工程需要.针对当前遥感图像融合处理中对于全面、系统的融合效果评价的需求,采用VB与Matlab混合编程,设计并实现了遥感图像融合客观评价系统.结果表明,系统充分利用了MatrixVB的数学函数库,在数值计算和图像处理方面取得了良好效果.系统不但具有较好的用户界面,并且摆脱了对Matlab运行环境的依赖.     

基于小波变换的图像融合方法研究

介绍了图像融合的基本原理、结构模型及应用领域,简述图像小波分解与重构的Mallat算法。在Matlab7.0环境下,采用Daubechies小波(dB4)滤波器组对待融合图像进行了3级正交小波分解,低频系数采用边缘保持,高频系数采用基于区域能量最大的规则进行融合,并对融合图像进行质量评价。     

Matlab 自组织竞争神经网络遥感图像分类——以福州市琅歧岛土地覆盖ö土地利用类型为例

以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例, 以遥感图像解译知识为基础, 使用TM、Aster的融合图像, 将DEM 因子作为待分类图像的波段加入其中, 构成新的待分类图像, 利用Matlab 平台构建自组织竞争神经网络, 在不依赖网络训练样本选取的前提下, 仿真的结果能真实的反映原始图像的特征, 分类总精度为91. 14% , Kappa 系数为0. 89, 实例证明自组织竞争神经网络分类方法是一种行之有效的分类方法。     

一种基于IHS和DWT变换的遥感图像融合方法

为了更好地进行不同分辨率图像的融合,提出了一种在Maflab平台上实现基于IHS变换与离散小波变换相结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法.实验结果分析表明,得到的融合图像与原多光谱图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了提高融合增强的目的.     

大动态范围多曝光图像融合方法

提出一种基于动态范围扩展的多曝光图像多尺度融合方法。讨论融合目标与动态范围分布、细节及颜色的处理策略。在融合规则中提出全局动态范围系数来反映全局照度范围,并指导亮度融合来突出融合结果的动态范围;使用局部对比度和色彩饱和度来反映原始图像的曝光程度,并用于指导色彩融合;使用小波分析作为多尺度融合工具。对算法进行测试并与已有算法的结果进行信息熵和动态范围比较,结果表明该算法对于信息熵和动态范围均有提高。     

离散小波变换Haar-LL的行人检测研究

提出一种基于二维离散Haar小波变换的局部二值模式(LBP)与局部梯度模式(LGP)的特征融合方法。对图像进行二维离散Haar小波变换,得到4个不同频率的子图像,对低频部分子图像提取LBP特征,对3个高频部分子图像提取LGP特征,将3个LGP特征并接融合后与LBP特征串接融合进行行人检测。在Matlab环境下利用支持向量机(SVM)对INRIA数据集进行5组实验,分别将该方法与梯度方向直方图(HOG)、金字塔梯度方向直方图(PHOG)、LBP、LGP进行检测率、检测时间、光照鲁棒性以及噪声鲁棒性对比。综合各项实验数据表明,该方法在光照鲁棒性以及噪声鲁棒性方面都能取得更好的效果。     

一种能实现免脱帽人脸识别系统算法

针对人脸识别系统在人脸被遮挡情况下识别率低的问题,为进一步提升人脸在遮挡情况下的识别率,文章提出一种通过图像多方向梯度值,使用融合、补偿等方式产生可以对原图像进行特征描述的特征图像,通过对特征图进行一系列处理后实现人脸识别的算法;算法首先计算图像四方位的梯度值;其次对4个梯度值进行融合运算,产生合融梯度、差融梯度;再次以合融梯度、差融梯度作为补偿变量在原图像上进行适当系数的补偿,形成人脸图像特征图;然后对特征图依次进行直方图统计、主成分分析后,使用SVM分类器进行分类识别;使用Matlab2016试验仿真平台在ORL、CMU_PIE等多个人脸数据库上进行测试,分别取得100%、92.21%的准确率,结果表明推荐算法在人脸被遮挡情况下的识别率具有很好的表现。     

基于易操纵金字塔的多传感器图像融合

针对目前传统方法在图像未完全配准时融合效果差的问题,提出了一种基于易操纵金字塔的多传感器图像融合方法。首先,对多光谱图像进行易操纵金字塔分解;然后,恰当地合并分解得到子带图像系列来构造融合图像对应的易操纵金字塔,并通过逆变换重构融合后图像。最后利用熵和空间频率对该方法的融合性能进行了评估分析,并与基于拉普拉斯变换和小波变换的图像融合方法进行了比较。实验结果表明,该方法综合性能优于基于拉普拉斯变换和基于小波变换等传统图像融合方法,图像未完全配准情况下也能获得好的融合效果。     

基于小波变换多聚焦图像融合算法改进

传统于小波变换多聚焦图像融合算法忽略了低频分量融合处理,这样会导致边缘失真问题.为了解决这个问题,文章提出了一种改进小波变换多聚焦图像融合算法,该算法的核心思想是对待融合图像进行多尺度分解,这样得到的图像就包含了低频图像,在对高频图像进行处理的同时,对低频图像使用局部区域梯度信息的方法进行处理.测试结果表明,和传统的融合方法相比本方法的融合结果效果更好.