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小波变换在特征级多重图像融合与目标分类中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
针对特征级图像融合的一般规律,用小波变换算法实现了图像的多分辨分割,提取目标的多分辨特征矢量,在特征级完成CCD图像和热成像图像的信息融合,并基于融合特征实现目标分类,最后,对实验结果进行了分析,提出了在特征级图像融合及目标分类中应考虑的问题。 相似文献
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遥感图像的图像配准方法 总被引:4,自引:0,他引:4
图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像拼接、信息融合不可缺少的步骤。本文对遥感图像的配准进行了总结和归纳,介绍了几种常见的图像配准方法,并根据高光谱图像和高空间分辨率图像的特点指出了适合不同类型遥感图像的配准方法。 相似文献
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《红外技术》2018,(1):27-33
在红外图像拼接技术的实际应用中,除了追求较高的拼接精度外,还应尽可能地提高拼接速度以满足实时性的要求。本文结合红外图像拼接技术的实际应用需求,将BRISK二值描述子和Canny边缘检测应用于SURF红外图像拼接,提出一种改进的SURF红外图像拼接方法。改进的红外图像拼接方法在特征点提取阶段将SURF特征点检测、Canny边缘检测和BRISK二值描述子有效结合,生成边缘SURF-BRISK特征点;在特征点匹配阶段采用自适应阈值的层次聚类方法作为搜索策略,并采用RANSAC算法剔除误匹配的特征点;在图像融合阶段采用渐入渐出的融合方法消除图像拼接缝隙。实验证明,本文所用红外图像拼接方法在对复杂场景下的红外图像进行拼接时,有效地提高了配准精度和拼接速度。 相似文献
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红外与可见光图像融合技术充分利用不同传感器的优势,在融合图像中保留了原图像的互补信息以及冗余信息,提高了图像质量。近些年,随着深度学习方法的发展,许多研究者开始将该方法引入图像融合领域,并取得了丰硕的成果。根据不同的融合框架对基于深度学习的红外与可见光图像融合方法进行归类、分析、总结,并综述常用的评价指标以及数据集。另外,选择了一些不同类别且具有代表性的算法模型对不同场景图像进行融合,利用评价指标对比分析各算法的优缺点。最后,对基于深度学习的红外与可见光图像融合技术研究方向进行展望,总结红外与可见光融合技术,为未来研究工作奠定基础。 相似文献
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针对网上商品图像的特点,提出了一种多特征融合的分类方法。本文针对颜色和商品图案风格两方面对图像进行分类。首先对商品图像进行分割,再提取特征,颜色特征选择提取颜色直方图特征和颜色矩特征;提取PHOG和SIFT特征来描述图案风格。然后采用基于决策的加权融合方法将两种特征结合起来进行分类,最后在数据集上进行实验,与仅用单一特征分类和使用普通多特征拼接方法作比较,使用本文融合特征的方法进行分类准确率较高,并且其准确率有8%~10%的提升。实验结果表明本文提出的方法是一种有效的商品图像分类方法。 相似文献
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针对传统像素级图像融合方法在低频系数融合中,采用偏袒法和平均法容易导致融合图像出现模糊、对比度下降的问题,结合像素级和特征级融合的优势,提出一种基于边缘特征的图像融合算法。算法对于低频系数,采用区域能量自适应加权的方法;对于高频系数,通过对低频边缘特征的融合以指导其融合。分别对红外与可见光图像和多聚焦图像进行实验,并对融合图像进行主客观评价,实验表明,该算法得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观量化指标,融合性能优于传统的融合方法。 相似文献
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针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST(Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果.实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率. 相似文献
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基于MATLAB图像配准方法的相关研究 总被引:1,自引:0,他引:1
图像配准是图像融合等其他图像处理应用的前提,是目前图像处理中的热点。在信息高度化的今天,该技术已经渗透到各个方面,被广泛地应用在遥感图像、医学图像、三维重构等诸多领域中,在图像分析和处理中占有举足轻重的作用。本文主要介绍了利用MATLAB提供的图像处理工具箱(IPT),来方便快捷地完成图像之间的配准。文中首先对图像配准及基于点特征的图像配准的概念作了比较详细的介绍,然后对两幅图像在MATLAB平台进行了配准操作,最后对图像处理的结果进行了相关的分析,阐述了该方法的可取之处和有待改进之处。 相似文献
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提出一种基于K-means Clustering和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合的方法,首先,以多特征信息为聚类方式利用K-means Clustering分割提取源图像的对应特征点,通过归类合并建立多模医学图像的特征点集合,根据特征点分布将图像划分为纹理区域和非纹理区域,纹理区域对应系数输入PCNN得到点火映射图,根据点火次数选择融合系数,非纹理区域的系数通过双通道PCNN进行融合。实验结果表明,该算法能够精确划分图像纹理区域,进而利用PCNN和双通道PCNN在图像不同区域系数选择各自的优势,融合图像纹理清晰,质量改善。 相似文献
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基于特征元素和关联规则的图象分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
图象分类是搜索引擎中的重要模块.本文提出了一种基于特征元素的图象分类方法.特征元素与特征向量相比能够根据人的主观感知来提取图象的视觉特征.与传统的基于特征向量的图象分类方法不同,本文提出的图象分类方法不计算特征空间中特征向量之间的距离,而是通过关联规则挖掘发现图象的特征元素与图象所属类别之间的联系.本文实现了该分类算法并将其与一种基于特征向量的图象分类方法NFL相比较.实验的结果证实了所提方法的优越性. 相似文献
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提出了一种新的自适应图像增强融合算法,算法将输入图像分解为反映图像平均照度特征的低频分量和反映图像对比度特征的高频分量图像,基于局部灰度方差增强因子和非线性投影变换因子进行自适应图像增强处理,基于局部能量、局部归一化互相关融合测度和加权融合算子对增强后的图像进行特征提取和重构,得到融合图像.有效地将输入图像细节特征传递组合到融合图像中. 相似文献
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基于局部特征差异的异源图像融合算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对现有异源图像融合多以光学 图像为主、合成孔径雷达 (SAR)图 为辅和 光学图像 极易受 传播媒介 干扰 且 不 能同时保留纹理细节与颜色信息 等 问题, 提出一种新的基于局部特征差异的异源图像融合算法。 首先通 过 自适应分割 将 SAR 图像划分为规则特征区和不规则特征区两个区域;然后 进行 平移不变 离散 小波变换(SIDWT), 再根据 局部特征差异 性 设计 融合规 则,将 SAR 图像与全色遥感(PAN)图像的 小波系数 进行融合 , 以期保留图像的特征 信息与色彩信息 ;最后 通过 信息量 、 清晰度等 客观 评价指标 对 融合结果进行评价与分析 。 仿真实验 证明 了算法的有效性。 相似文献