基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

基于NSST和CS的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像需要实时融合的特点,提出一种降低算法复杂度的基于非降采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform)和压缩感知域的红外与可见光图像融合算法。利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频系数和各带通方向子带系数。对低频子带系数采用基于目标特征的加权平均融合规则;压缩感知理论的测量矩阵采用哈达马阶快速沃尔什矩阵,对细节信息保留较多的各带通子带系数进行观测测量,得到更稀疏的各带通子带系数测量值,对此测量值采用基于区域方差选大的融合规则得到融合测量值,运用基于增广的拉格朗日乘子和交叠方向恢复算法对融合测量值进行重构得到近似精确的各带通子带融合系数,最后对低频子带融合系数和各带通方向子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

基于AWNV的红外与可见光图像Tetrolet域融合方法研究

针对红外(IR)和可见光(VL)图像融合中边缘纹理和细节特征融合不理想等问题,提出了一种基于Tetrolet变换的红外和可见光图像的融合方法。将Tetrolet变换后的红外和可见光图像的低通子带采用基于加权平均的融合方法得到低通融合系数,而对高通子带提出了一种基于自适应邻域方差加权(AWNV)的融合规则得到高通融合系数,最后通过Tetrolet逆变换得到融合图像。采用多种图像进行融合实验,实验结果表明,经该方法得到的融合图像信息量更大,特征纹理更为丰富,能够得到比较好的融合效果。     

基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。     

基于SCM和CST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像的成像特点及目前红外与可见光图像融合中融合图像信息量不足的问题,结合复剪切波变换(Complex Shearlet transform,CST)及脉冲发放皮层模型(Spiking cortical model,SCM)的优点,本文提出了一种新的红外与可见光图像融合算法。首先,利用红外图像目标与背景灰度的显著差异,通过区域生长方法从红外图像提取目标区域;然后用CST对源图像进行分解,对源图像的目标区域和背景区域系数分别采用不同的融合规则进行融合,其中背景区域的高频子带系数利用SCM进行选择;最后,经过CST逆变换重构融合图像。研究结果表明,与其它的红外与可见光图像融合算法相比,本方法在视觉效果和客观评价指标上都得到了提升。     

基于à Trous-contourlet变换的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于à trous-contourlet变换的图像融合新算法。首先利用à trouscontourlet变换对图像进行多分辨率分解,然后针对变换域中各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用区域能量进行图像匹配度计算的融合规则,并将其应用于红外图像与可见光图像的融合。实验结果表明,该算法能够有效融合红外与可见光图像,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果。     

基于 Trous-contourlet变换的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于à trous-contourlet变换的图像融合新算法。首先利用à trous-contourlet变换对图像进行多分辨率分解,然后针对变换域中各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用区域能量进行图像匹配度计算的融合规则,并将其应用于红外图像与可见光图像的融合。实验结果表明,该算法能够有效融合红外与可见光图像,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果。     

基于A Trous-contourlet变换的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于à trous-contourlet变换的图像融合新算法.首先利用à trous-contourlet变换对图像进行多分辨率分解,然后针对变换域中各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用区域能量进行图像匹配度计算的融合规则,并将其应用于红外图像与可见光图像的融合.实验结果表明,该算法能够有效融合红外与可见光图像,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果.     

基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法

算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从图像标注中抽取具有明显视觉连贯性的标注字作为图像的语义类别,减少了数据库设计者繁琐的手工编目工作.按标注字信息对图像进行语义分类,提高了图像聚类的语义一致性.对4500幅Corel标注图像的聚类结果证实了算法的有效性.     

基于IMG红外图像的编码破解与格式转换

红外热像仪常见的图像格式为IMG,其编码规则有别于通常意义下的IMG图像,经研究发现:图像文件中保存每个像素点信息的数据(本文中称其为像素值)是随着该点的实际温度值单调递增的:利用神经网络得出像素点的实际温度与像素值间的函数关系,仿真误差低于0. 0001;据此构造温度值与灰度色彩的非线性关系,本文最后根据BMP图的编码规则,将红外热图转换成Windows下通用的图像格式,从而突破了热像仪器配套软件的禁锢,又可以得到图像最原始的温度信息,为进一步的红外图像处理打下了基础。     

一种水下图像增强算法的实现和仿真

〗由于水下环境的特殊性和复杂性,使得水下图像的质量差、图像对比度低。文中给出了一种基于空间域的图像增强方法,该算法利用均值算法估计水下图像背景,从原水下图像衰减背景图像,再对衰减背景之后的图像进行改进的图像锐化处理。通过对算法仿真结果的分析可知,处理后的图像整体对比度明显提升,同时使得目标的边缘更加清晰。     

红外与可见光图像自相似性特征的描述与匹配

针对红外与可见光图像匹配的难题,提出了一种基于自相似性的异源图像点特征匹配算法。首先对红外与可见光图像进行小邻域平方和计算;再通过构造高斯金字塔,运用FAST-9进行角点检测,使得检测的特征点具有尺度属性;然后,统计特征点邻域的特征信息以确定特征点的主方向;再求取在相应尺度下特征点邻域的相关平面,对相关平面进行区域划分,提取每个区域相关平面的极值以构造100维的自相似性描述子,并对描述子进行归一化处理;而后,剔除不良特征描述子;最后采用最近邻匹配算法进行特征匹配。实验结果表明,提出的算法能够实现红外与可见光图像在视角、旋转、尺度变换下的有效匹配;在保证运算速度的前提下,提出的算法较SIFT算法在正确匹配率方面有明显提高。     

基于对齐度和互信息的红外与可见光图像配准

针对红外与可见光图像的特点,在此提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换边缘检测得到红外与可见光图像的边缘图像,并将对齐度和归一化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函数,最终通过计算相似性测度函数的极值求得待配准图像间的变换参数。实验结果表明,该方法可减少配准所需的时间,具有更高的精确性和鲁棒性。     

图像对比度增强研究的进展

图像对比度能增加图像变化的动态范围以利于后续处理。随着原始图像特征和应用需求的变化,图像对比度增强的研究也在继续。文中系统讨论了图像对比度增强研究的目的和现状,分析了图像对比度增强研究中主流算法的特点和局限性,最后指出了图像对比度增强研究的未来发展方向。     

综合颜色和形状特征的图像检索

提出了一种组合颜色和形状特征的图像检索方法，将彩色图像转变成灰度图象，计算查询图像和数据库图像的直方图距离，通过图像分割提取图像的形状特征，利用两特征的加权距离计算图像之间的相似度，而后进行图像检索。通过实验表明该组合方法优于单纯特征的图像检索。     

基于DSP的CMOS图像采集与处理系统

图像采集与处理系统的小型化和快速化对机器视觉和智能系统的发展和应用有着重要的意义。以TI公司的TMS320C6416高速信号处理器为核心,采用Micron半导体公司的MT9V011图像传感器,Xilinx公司的XC3S400为胶合电路,设计了一种图像实时采集与处理系统,包括图像数据的采集、处理、USB通信等主要部分。最后对系统进行了软硬件调试和图像的运动目标检测与跟踪实验。实验结果表明方案设计合理、可行,具有一定的应用价值。     

一种结合灰度和梯度方向的图像修复方法

描述了一种结合灰度和梯度方向的图像修复方法.通过优化一个图像灰度和梯度方向的能量函数来实现修复.在定义能量函数时,综合考虑了灰度、梯度和曲率,并用梯度方向角来表示曲率,这降低了要求解的偏微分方程阶次.方法具有较好的图像平滑能力,符合人眼的连通性原则,并能较好地修复物体的拐角.     

图像加密传送系统的设计与实现

在一些特殊的应用领域，一些场景图像需要通过网络或其他开放的通信手段发送到指定的工作点，供监控人员使用。由于其中可能存在着敏感信息和保密信息，需要对它们进行保护，防止泄漏。通过采用矩阵变换方法和局部数值调整方法，结合DSP技术实现局部图像加密系统，既保护传送图像信息的安全，又不影响合法用户对图像的使用，可有效地提高我国的远程监测监视能力。