采用显著性分析与改进边缘方向直方图特征的红外与可见光图像配准

为了实现红外图像与可见光图像的信息融合,弥补单一模态图像的不足,提出了一种基于显著性分析与改进的边缘方向直方图EOH(Edge Orientation Histogram)特征的红外与可见光图像配准算法。该算法首先利用显著性分析技术找到可见光图像中的重要信息,得到显著性图;将其与可见光图像融合,实现可见光图像中重要信息的划分。然后,利用自适应FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法,探测可见光与红外图像上的特征点;利用改进的EOH,描述特征点。最后,根据描述计算特征点的相似性,在可见光与红外图像上找出对应的特征点,实现红外与可见光图像的匹配。在3种不同情况下对红外与可见光图像数据进行了配准实验。结果表明:在红外图像与可见光图像采集条件相似情况下,特征点正确匹配率为96.55%,而在图像采集条件差异较大的情况下,特征点正确匹配率可达74.21%。该算法可实现红外与可见光图像的精确快速匹配,即使红外图像与可见光图像采集的角度与位置均存在较大差异的情况下,仍可以满足红外与可见光图像匹配对精度和稳定性的要求。     

基于角点检测的图像匹配算法

针对红外图像与可见光图像之间特征点匹配难的问题,提出一种新的基于角点检测的图像匹配算法.首先基于曲率尺度空间检测图像在不同尺度下的角点,利用泰勒级数剔除伪角点以明确特征点的位置与数量;其次在构建特征点梯度向量时为避免红外与可见光图像梯度的翻转,对特征点邻域部分梯度方向进行角度限制修正并对梯度方向采用就近投影,进而统计梯度方向直方图以确定特征点的主方向,并构造一个64维的特征点描述子进行归一化处理;最后利用极线约束原则减少搜索范围,设计双向匹配方法实现特征点匹配.实验表明该算法能够有效进行红外与可见光图像的匹配,在旋转、噪声干扰、尺度缩放、亮度变化的情况下具有较好的匹配效果.     

基于相位特征的可见光和SAR遥感图像自动配准

针对可见光和SAR遥感图像存在非线性辐射差异和几何差异,加之SAR的斑点噪声,使得可见光和SAR图像配准十分困难的问题。本文提出了一种基于改进相位一致性的可见光和SAR图像配准方法。首先,分别计算相位一致性的最大矩和最小矩,将二者叠加,利用Harris算子在叠加图上提取特征点,得到稳定的角点和边缘点作为待匹配的特征点;接着,分别构建相位一致性的方向图和基于多尺度融合的最大幅值索引图,借助于(Histogram of Oriented Gradi?ents,HOG)模板,利用相位一致性方向对基于多尺度融合的最大幅值索引图进行投票,建立一种新颖的局部特征描述符;最后,利用欧式距离作为特征向量的度量,计算最近邻比率实现特征匹配,采用快速采样一致性算法剔除误匹配点。在四组图像数据上的实验结果表明,本算法相比于基于梯度的OS-SIFT算法具有更多的正确匹配点对和更高的匹配精度,正确匹配点数分别提高了11,8,15和11对,均方根误分别提升了57.5%,57.9%,23.5%和58%。     

oRGB颜色空间的夜视图像彩色融合

针对红外与可见光双波段夜视图像增强提出了基于oRGB颜色空间的彩色融合算法。选择亮度与颜色分离的对立色颜色空间,应用多尺度Top-hat变换方法将红外与可见光增强融合图像作为伪彩色图像的亮度分量,根据双波段图像的差异性并结合参考图像色调构造颜色分量;为避免线性变换的颜色传递方法容易造成灰度级压缩或过饱和情况,在分析颜色传递机理的基础上,使用非线性的直方图匹配方法实现颜色传递。实验结果表明,融合图像的颜色分布更自然,纹理细节、整体亮度和对比度等视觉特征表现更优。     

基于DM642融合系统的ATrous小波实时图像融合算法

给出了一种基于DM642融合系统的ATrous小波实时图像融合算法。选用适合视频图像处理的TI最新高性能定点数字信号处理器DM642作融合系统核心处理器,利用DM642的600MHz高速运算能力,EDMA和EMIF的高速数据传输能力,以及它的视频编／解码单元无缝连接的灵活可配置的视频端口,构建了双波段图像融合系统平台。在此系统上对可见光图像进行ATrous小波变换,提取出不同分解层的特征信息,将特征信息与红外图像进行融合。融合后的图像保持了可见光图像的线条及边缘特征,还融合了红外图像的目标特征。仿真实验结果表明,在融合系统平台上实现双波段图像实时融合算法只需39．46ms左右,满足25frame／s的工程需求。     

基于DM642融合系统的A Trous小波实时图像融合算法

给出了一种基于DM642融合系统的A Trous小波实时图像融合算法.选用适合视频图像处理的TI最新高性能定点数字信号处理器DM642作融合系统核心处理器,利用DM642的600 MHz高速运算能力,EDMA和EMIF的高速数据传输能力,以及它的视频编/解码单元无缝连接的灵活可配置的视频端口,构建了双波段图像融合系统平台.在此系统上对可见光图像进行A Trous小波变换,提取出小同分解层的特征信息,将特征信息与红外图像进行融合.融合后的图像保持了可见光图像的线条及边缘特征,还融合了红外图像的目标特征.仿真实验结果表明,在融合系统平台上实现双波段图像实时融合算法只需39.46 ms左右,满足25 frame/s的工程需求.     

基于似然函数EM迭代的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数EM迭代的图像配准算法。该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准。通过点集的高斯混合建模建立了点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参数作为优化变量,利用EM迭代优化方法进行最优变换参数求解。迭代过程中,引入基于概率密度自适应阈值分割的外点剔除机制,解决了外点对目标函数的干扰问题,实现了边缘点集的精确配准。利用实测的可见光和红外图像进行了算法验证,证明了该算法的有效性。     

变电站巡检机器人视觉精确定位算法研究

该文研究了变电站环境下基于可见光单目视觉的变电站智能巡检机器人云台二次对准问题。该方法采用一幅预先采集的参考图像定义机器人的期望位置和摄像机云台期望方向,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法实现当前图像与参考图像之间的匹配以获取视觉反馈信息,采用RANSAC算法求解当前图像与参考图像间的仿射变换。并通过创建云台控制信号和图像特征空间之间的雅克比矩阵映射关系,结合图像多尺度变换实现云台精确二次对准。在变电站户外环境下的实验结果证实了该方法的有效性。     

基于 HSV 色彩空间的改进红外与可见光图像融合算法研究

为了增强红外与可见光图像融合的目标信息、环境信息以及图像的人眼辨识度,提出 2 种基于 HSV 色彩空间的红外与可见光图像融合算法。每种算法首先将 RGB 和可见光图像分别转为 HSV 图像,并将 H 、 S 和 V 三通道分离,然后对于红外与可见光的 H 、 S 和 V 通道建立合适的数学模型相互映射融合,再将新的 HSV 图像转换到 RGB 图像。结果表明,所提的融合方法相较于传统空间域的处理方法,拥有更加明亮的目标信息、环境信息和视觉效果。     

基于DM642融合系统的A Trous小波实时图象融合算法

摘要：给出了一种基于DM642融合系统的A Trous小波实时图象融合算法。融合系统核心处理器选用了适合视频图像处理的TI最新高性能定点DSP DM642,利用DM642的600MHz高速运算能力,EDMA和EMIF高速数据传输能力,与视频编/解码单元无缝连接的灵活可配置的视频端口,构建了双波段图像融合系统平台。在此系统上,对可见光图像进行A Trous小波变换,提取出不同分解层的特征信息,将特征信息与红外图像进行融合。融合后的图像保持了可见光图像的线条及边缘特征,还融合了红外图像的目标特征。仿真实验结果表明,在融合系统平台上实现双波段图像实时融合算法只需39.46毫秒左右,满足25帧/秒的工程需求。 关 键 词：图像融合;A Trous小波;实时处理;TI 0DM642