遥感图像边缘特征提取与融合方法研究

针对单一传感器的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的边缘信息描述。由于光学图像和SAR图像成像机理不同,即便配准精确的图像提取出来的边缘也会出现不重合的情况。首先采用离散域Canny算法提取光学图像边缘特征,用ratio算法提取SAR图像边缘特征,通过不变矩算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。     

可见光与SAR图像的特征级融合

针对单一传感器在光谱、空间分辨率等方面存在的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的信息描述。首先采用不同的边缘提取算法提取同一场景的光学图像和SAR图像,得到各自的边缘特征图,通过不变矩和轮廓矩等算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。     

基于细节增强的多曝光图像融合算法

针对已有多曝光图像融合算法存在细节丢失的问题,提出一种基于细节增强的多曝光图像融合算法.为使图像细节更加清晰,构建三尺度融合框架;设计一种曝光亮度权重函数,结合图像饱和度及增强后的对比度,构建初始权重图;根据引导滤波计算最终权重图,在三尺度融合框架上进行加权融合.实验结果表明,与3种实验对比算法相比,该算法的融合结果能呈现更丰富的细节信息,在综合质量评价指标IL-NIQE上分别有平均8.95％、11.38％和21.2％左右的提升.     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

螺旋结构及梯度分析的图像融合算法*

为了提高图像融合的效果,提出了螺旋结构和梯度分析的图像融合算法。算法首先进行非下采样轮廓波变换,得到一系列高低频子图。然后对低频子图中稀疏表示方法的滑窗模型进行了研究,针对其融合时间较慢的问题,提出了螺旋结构方向模型进行字典学习和稀疏表示,对稀疏系数通过空间频率取大的规则进行低频子图的融合,提高了融合效率;又针对高频子图中待融合图像的边缘突变情况,提出基于梯度分析的高频融合规则,使得较清晰的图像特征在融合时更易保留至最终的融合图像中。最后,对灰度图像和彩色图像进行了融合实验及不同融合算法的比较分析,并通过主观观察和客观数据对比验证了该算法在时间上和融合效果上的有效性。     

WBCT域系数相关性的图像融合算法研究

基于小波变换的Contourlet变换(WBCT)是一种非冗余的多尺度几何分析变换,比Contourlet变换具有更好的信息挖掘能力.因此将WBCT应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提供更多的原始图像特征信息.WBCT域系数相关性的图像融合算法是针对WBCT分解系数尺度内以及不同区域内像素点间的相关性设计图像融合规则.实验表明,以WBCT为基础设计的系数相关性融合算法能更有效、更准确地提取图像中的特征,为融合图像保留更全面的原始图像信息,是一种有效可行的图像融合算法.     

迭代离散Shearlet变换异类源遥感图像融合

Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用不同的融合规,得到融合图像的树型结构表示;最后进行Shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,提出的算法比基于Contourlet变换的图像融合算法有更好的效果,更有利于保留纹理和边缘信息。     

基于低秩表示和NSST的医学图像融合

针对不同模态的医学图像成像机理不同,对人体信息显示特性不同,融合结果噪声较大,梯度信息不足等问题,提出一种基于低秩表示和非下采样剪切波变换(NSST)的医学图像融合方法。采用低秩表示方法LatentLRR对原始医学图像进行去噪及特征信息提取,得到基础图像;通过NSST对基础图像分解得到高频图像和低频图像;对得到的相应特征信息运用引导滤波的方法进行处理得到融合后的特征图像,对高频图采用局部梯度能量算法进行融合,对低频图采用加权改进拉普拉斯能量和进行融合;采用逆NSST得到基础融合图像;将基础融合图与特征融合图结合得到最终融合图像。与几种经典图像融合算法相比较,该算法在客观评价和主观评价上均表现出优势。     

一种新的结合非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

目的：基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法：将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果：融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论：实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。     

基于曲波变换的红外与可见光图像融合算法

针对小波不能有效捕捉图像轮廓的不足,提出一种基于第2代曲波变换的图像融合算法。近似分量计算采用加权平均融合规则,细节分量计算采用像素级多分辨率融合扩展框架和对比敏感带通函数融合规则。实验结果表明,该算法在保留源图像边缘轮廓、抑制噪声方面均优于小波,融合图像更符合人眼视觉特性。     

一种基于统计信号处理和模糊数学的图像融合算法

在非多尺度分解的框架下，针对像素级的图像融合，提出了一种基于统计信号处理图像融合算法。该算法从一个直观的图像融合模型出发，即所获得的原始图像是模糊因子乘理想的融合图像与噪声进行非线性累加所得，应用模糊数学的原理和统计信号处理的EM算法，递推求出噪声的各项参数和对应的模糊因子，最终导出所求的融合图像。试验表明，应用该算法融合后的图像取得了满意的效果。     

基于加速稳健特征算法的监控摄像头视频融合技术

视频监控摄像头在现代安防中起到了不可替代的作用,为适应更多环境,摄像头技术也一直在不断发展。本文提出了一种可实现多摄像头画面实时拼接的技术设计方案:基于加速稳健特征算法,实现对视频单帧画面间的特征点进行提取及拼接;使用FFmpeg(Fast Forward Mpeg)媒体处理库进行视频摄像头媒体流文件的分解及最终融合视频的呈现;使用Qt框架实现程序开发及效果展示。经测试表明,该设计方案能在保证不降低画面分辨率的前提下,实现多摄像头的视频画面融合,画面扭曲程度低,为摄像头画面融合提供了一些参考。     

基于多小波变换的图像融合研究

多小波是小波理论的扩展，在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后，提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法，并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息，而且能很好地将源图像的细节融合在一起。通过实验结果证明，采用这种方法可以得到更好的融合效果。     

基于最佳缝合线的序列遥感图像拼接融合方法

在图像融合过程中常采用重叠区域像素加权融合方法,这会存在鬼影现象。为解决这一问题,提出了一种改进的最佳缝合线生成算法和沿最佳缝合线的融合方法,并将其应用于序列遥感图像的拼接融合。首先在重叠图像中,对重叠区域的边赋予权值,然后进行最大流最小割,最终获取最佳缝合线。在计算边权值时引入了图像梯度信息,使缝合线更准确。在图像融合时,沿最佳缝合线生成一个条带形融合区域,采用渐入渐出法对缝合线两侧的条带形融合区域图像进行过渡处理,使拼接后的图像更为真实。在序列遥感图像拼接上,采用捆绑调整算法调整拼接图像的参数来实现全局误差最小化。实验表明,该方法能够有效消除鬼影并且能获得准确的拼接图像与融合,对于序列遥感图像的拼接融合能够获得很好的效果。     

一种新的IHS图像多次融合的方法

针对传统的IHS变换图像融合方法在处理高分辨率图像和多光谱图像融合时出现的光谱退化现象的不足,对已有的传统和改进的IHS图像融合算法进行研究,提出一种新的基于IHS变换的像素级多次融合的方法框架,我们在将IHS变换后匹配得到的I分量和高分辨率图像之间的替换策略进行改进,采用两种或者多种互补的像素级图像融合算法进行图像的多次融合得到新的I’分量,然后采用IHS逆变换获得最后的融合图像,同时实现了传统IHS变换融合和SWT变换融合,根据主观判定和客观评价指标对融合结果进行评价。实验仿真结果,本文方法在融合质量以及视觉效果上都有相当不错的提高。     

多模态网络融合在轻度认知障碍分类中的应用

针对早期轻度认知障碍（MCI）根据医学诊断认知量表评估极有可能无法判断的问题,提出了一种多模态网络融合的MCI辅助诊断分类方法。基于图论的复杂网络分析方法在神经影像领域的应用已得到广泛认可,但采用不同模态的成像技术研究脑部疾病对大脑网络拓扑结构属性的影响会产生不同结果。首先,使用弥散张量成像（DTI）与静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）数据构建大脑结构和功能连接的融合网络。然后,融合网络的拓扑属性被施以单因素方差分析（ANOVA）,选择具有显著差异的属性作为分类特征。最后,利用支持向量机（SVM）留一法交叉验证对健康组和MCI组分类,估算准确率。实验结果表明,所提方法的分类结果准确率达到94.44%,相较单一模态数据法的分类结果有明显提高。所提方法诊断出的MCI患者在扣带回、颞上回以及额叶和顶叶部分区域等许多脑区表现出显著异常,与已有研究结果基本一致。     

数据融合的方法及应用研究

介绍了数据融合的定义、融合层次、融合方法及其应用领域，特别是在军事上，机器人控制及图像处理上的应用。在此基础上，分析了数据融合的研究热点及发展趋势。数据融合技术是一种用途广泛的数字信号及信息处理方法，它通过对大量的数据进行处理提纯，得到一组直观有效的数据，为进一步处理和判断控制提供精确的数据依据。     

基于图切割的图像拼接技术研究

虽然图像拼接技术已进行多年研究,但是鬼影和曝光差异仍然难以消除。为解决这两个问题,提出了一种基于图切割的图像拼接方法。该方法结合图切割和泊松融合技术,首先利用每个像素邻域统计得到的梯度方向直方图来计算重叠区的带权有向图的权值,并通过实现稳定的图切割缝合线搜索,以消除鬼影;然后利用重叠过渡的泊松融合过程解决了缝合线拼接后的曝光差异问题,从而最终实现平滑的图像拼接。实验表明,该算法能够效地消除鬼影和曝光差异。     

采用小波分析的图像融合方法评述

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,以小波分析为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在引入图像的小波多分辨分析的基础上,介绍了图像的快速小波分解,提升小波算法;小波图像融合步骤及融合过程中融合规则的选取,融合效果的客观定量评价。最后,通过对小波滤波器组选择及有代表性的融合规则的大量实验,并用熵,交叉熵,交互信息量进行定量分析和比较,给出了结论,并指出该领域今后发展的热点。     

基于数据融合的遥感图象处理技术

简要地回顾了数据融合技术产生，发展的必然性，以及学者们提出的几种相关定义；尽可能详细地分析了数据融合的框架结构。包括像素层，特征层和决策层三层数据融合，并重点分析了各个数据融合层中的融合方法，以及这些方法在遥感图象处理中的应用，由于数据融合与遥感图象分类，目标检测，变化检测，目标识别的密切相关性，还对数据融合与这些应用的结合作了一定的分析。最后给出了结论和展望。