基于脉冲耦合神经网络和图像熵的各向异性扩散模型研究

在图像去噪过程中, 大部分基于偏微分方程的各向异性扩散模型均使用梯度信息检测边缘, 当边缘部分被噪声严重污染时, 这些方法不能有效检测出这些边缘, 因而无法保留边缘特征. 为了较完整的保留图像的区域信息, 用脉冲耦合神经网络(PCNN)能使具有相似输入的神经元同时产生脉冲的性质对噪声图像做处理, 得到图像熵序列, 并将图像熵序列作为边缘检测算子引入到扩散方程中, 不仅能克服仅用梯度作为边缘检测算子易受噪声影响的弊端, 而且能较完整地保留图像的区域信息. 然后, 用最小交叉熵准则搜索使去噪前后图像信息量差异最小的阈值, 设计最佳阈值控制扩散强度, 建立基于脉冲耦合神经网络与图像熵改进的各向异性扩散模型(PCNN-IEAD). 分析与仿真结果表明, 该模型与经典模型相比, 保留了更多的图像信息, 能够兼顾去除图像的噪声和保护图像的边缘纹理等细节信息, 较完整的保留了图像的区域信息, 性能指标同样也证实了新模型的优越性. 另外, 该模型的运行时间较经典模型的短, 因此, 该模型是一个理想的模型.     

基于块匹配的低光度图像对融合方法

针对低光度条件下长曝光图像与短曝光图像的融合问题,提出了一种基于块匹配的图像融合方法,将低光度图像对融合成为一张更好的图像.首先提出基于金字塔多尺度模型的双向鬼影检测算法,该算法降低了噪声和欠曝对鬼影检测的影响,用于准确检测低光度场景中图像对之间由于物体运动造成的不一致区域;随后利用块匹配算法重建鬼影区域;最后运用改善边缘特性的泊松融合算法提取两次曝光图像中的信息生成结果图像.实验结果表明,该方法有效地保留了短曝光图像的边缘锐度,并保持了长曝光图像的色彩、亮度和细节.     

一种融合边缘信息的面向对象遥感图像分割方法

针对高分辨率遥感图像边缘突出、上下文信息丰富等特点,提出一种融合边缘特征的区域分割算法,基于面向对象图像分析方法,综合考虑遥感图像的光谱和空间特征。首先应用SUSAN算子对全色波段图像提取边缘信息,然后对融合后的彩色图像进行两阶段分割,第一阶段采用倒四叉树融合成初始图像对象,在第二阶段中通过在区域异质性判据中增加边界强度特征的方式融合已提取的边缘信息进行分级区域合并,形成图像分割结果。文中用三峡库区某区域QuickBird数据进行了实验,并与ENVI Zoom和Definiens下的分割结果进行了效果对比和定量评价,结果表明该方法可行、有效。     

小波边缘检测算法在平面丝阵Z箍缩图像1维诊断中的应用

 选择尺度融合的小波边缘检测算子对平面丝阵Z箍缩条纹相机图像进行处理,分析了影响边缘检测效果的参数。处理结果显示：如果边缘像素比例取合适值（4%～7%）,若尺度取较大值时边缘定位不够精确,取较小值时受噪声影响较大;尺度融合的小波边缘检测算子则能精确判断图像边缘位置,同时受噪声影响较小;与直接判读方法相比,通过尺度融合的小波边缘检测算法判读的数据更稳定平滑,更能抵抗噪声的干扰。     

一种边缘和过渡区域相结合的红外目标提取方法

传统的基于过渡区域提取的目标分割算法存在噪声敏感问题,从而会影响到过渡区域提取的准确性。与可见光图像相比,红外图像特别是红外光谱图像,受到探测器无法消除的热噪声影响,传统的目标提取算法准确率普遍降低。此外,虽然通过边缘能够精确定位目标,但是无法获取目标完整边缘。而过渡区域的灰度分布特点是可以解决基于边缘的目标提取难题。因此为了提高目标提取的抗噪性和准确性,提出了一种将过渡区域提取与边缘检测结合的自适应红外目标提取方法。首先利用像元空间邻域信息构造密度,以此有效降低噪声影响和获取图像边缘信息。然后基于像元密度信息最大分离目标边缘与背景,得到有效边缘和过渡区域,进而以此生长出目标。将边缘与过渡区域结合,可以很好地抑制噪声,多幅复杂场景实验评估了该方法的抗噪性能,结果显示,提出的方法在噪声的干扰下能较好的提取目标。     

双机IRST配准融合图像的弱小目标检测方法

针对单机红外搜索跟踪（IRST）系统探测距离和精度有限,得到的红外图像在杂乱背景和强噪声环境中弱小目标难以检测的问题,采用双机IRST对同时刻同目标区域探测后的图像进行配准融合,融合过程中采用高频基于区域、低频基于像素的多规则算法,提出一种基于小波变换与边缘信息表征的目标检测方法。仿真实验表明,多规则融合算法使图像质量评价指标提高了30%～50%,该目标检测方法可有效剔除虚假目标及滤除杂波干扰,从融合滤波前的7个减少到3个,虚警率降低,有助于弱小目标更为精确的检测识别。     

基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值.     

基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换应用于图像融合领域,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法是将图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,针对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将基于小波变换的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于Contourlet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.     

一种新的各向异性扩散红外噪声实时抑制算法

提出一种基于各向异性扩散偏微分方程的红外图像噪声抑制算法.通过将形态学处理和红外图像局部特征相结合,建立了一种新的扩散系数.该系数利用形态学膨胀腐蚀操作获取梯度算子,改善了Perona-Malik(P-M)梯度算子对噪声的敏感性,实现了均匀区域扩散增强且边缘细节区域扩散减弱的目的.算法已在EVM-DM642硬件平台上实时运行,实验表明:它在有效平滑噪声的同时较好的保持了图像边缘细节信息.     

基于支持度变换和top-hat分解的双色中波红外图像融合

为了解决用多尺度top-hat分解法融合双色中波红外图像时经常存在对比度提升有限、边缘区域失真较重的问题,提出了基于支持度变换和top-hat分解相结合的融合方法。先用支持度变换法将双色中波图像分解为低频图像和支持度图像序列;再从最后一层低频图像中用多尺度top-hat分解法提取各自的亮信息和暗信息;用灰度值取大法分别融合亮信息和暗信息;通过灰度值归一化和高斯滤波分别增强亮、暗信息融合图像;然后融合两低频图像和亮、暗信息增强图像;将融合图像作为新的低频图像和用灰度值取大法融合得到的支持度融合图像序列进行支持度逆变换,得到最终融合图像。该方法的实验结果同采用单一的支持度变换法融合和多尺度top-hat分解法融合相比,融合图像的对比度提升了11.69%,失真度降低了63.42%,局部粗糙度提高了38.12%。说明提出的从低频图像提取亮暗信息,并经过分别融合、增强,再与低频图像进行融合,能有效破解红外融合图像对比度提升和边缘区域失真度降低之间的矛盾,为提高图像融合质量提供了新方法。     

一种基于图像融合的运动目标快速检测算法

提出了一种新的运动目标检测方法,这种方法可以有效的提取目标轮廓。应用一种图像差分技术得到运动目标的初始轮廓线。使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓。提出了一种新的目标轮廓特征级融合方法,求解两类模式图像的收敛动态轮廓线控制点向量差的范数平方极小化。这种方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度,有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度。对比检测实验证实了算法的有效性。设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,将该方法和方法作了比较,对比实验表明这种方法的时间复杂度降低了22%。     

改进的曲波变换图像融合方法

考虑将曲波变换引入图像融合能够更好地提取原始图像,对一种新的图像融合方法—曲波变换图像融合法进行了研究。将图像序列进行曲波变换后,通过对所有图像的高频进行逆变换及域值处理来获得区域图。根据区域图中高频区域的边界点在每张图层上的活跃度不同求得区域边界的图层分布,利用插值获得高频区域的区域分布图。通过高频区域的膨胀求得整幅图的区域分布图,然后在曲波变换的变换域,利用区域分布图对多尺度的高频系数采用高斯加权求和;对低频系数采用取平均值的规则完成图像的融合。进行了图像融合实验,实验结果表明,与传统的小波变换及基于像素的曲波变换相比,提出的方法获得的融合图像边缘更清晰,更接近参考图像。     

图像分割中采用自适应三次B样条修饰轮廓线

大多数由像素灰度值或灰度相关参数获得图像轮廓线的方法由于受到图像噪声、量化误差以及灰阶的梯度分布等方面的影响 ,获得的边缘轮廓线是不光滑的 ,带有小而密集的不规则锯齿或毛刺 ,这不仅不符合实际情况 ,而且会给进一步的图像处理带来困难。为了获得连续光滑的轮廓线 ,提出了一种方法 :先以动态规划算法提取全局最优的轮廓线 ,然后用一种自适应三次B样条对获得的轮廓线进行修饰和平滑处理。该样条可根据轮廓线不同处的曲率变化情况 ,自适应地调整控制点的分布。在各类图像上的试验表明 ,该方法即有效的消除了轮廓线上的小锯齿 ,又保留了轮廓线的特征细节     

基于图像熵的各向异性扩散相干斑噪声抑制

本文提出了一种基于图像熵的各向异性扩散滤波方法. 该方法使用图像熵作为边缘检测算子, 避免了由于均值和方差等统计量的估计带来的误差, 提高了边缘检测能力. 试验结果表明该方法能够获得比传统方法更好的相干斑噪声抑制效果. 关键词： 相干斑抑制 各向异性扩散 图像熵 合成孔径雷达     

Two-scale image fusion of visible and infrared images using saliency detection

Military, navigation and concealed weapon detection need different imaging modalities such as visible and infrared to monitor a targeted scene. These modalities provide complementary information. For better situation awareness, complementary information of these images has to be integrated into a single image. Image fusion is the process of integrating complementary source information into a composite image. In this paper, we propose a new image fusion method based on saliency detection and two-scale image decomposition. This method is beneficial because the visual saliency extraction process introduced in this paper can highlight the saliency information of source images very well. A new weight map construction process based on visual saliency is proposed. This process is able to integrate the visually significant information of source images into the fused image. In contrast to most of the multi-scale image fusion techniques, proposed technique uses only two-scale image decomposition. So it is fast and efficient. Our method is tested on several image pairs and is evaluated qualitatively by visual inspection and quantitatively using objective fusion metrics. Outcomes of the proposed method are compared with the state-of-art multi-scale fusion techniques. Results reveal that the proposed method performance is comparable or superior to the existing methods.     

真彩色传递双波段图像融合

针对基于颜色传递的双波段（中波红外、可见光）图像融合时,由于参考图像选择不当,造成的彩色融合图像对比度差、图像边缘细节下降等问题,提出了基于拉普拉斯金字塔分解及对比度可调的色彩传递图像融合算法。对待融合的两幅图像进行拉普拉斯金字塔三级分解,每一级按照不同的融合规则进行融合,以重构后的灰度融合图像作为融合结构的亮度分量Y,将可见光与红外图像的差值图像作为U分量,以红外图像为V分量。在颜色传递公式中,加入可调的比例系数,通过适当调节比例系数可调节融合图像的对比度。实验结果表明,获得的融合图像较好地保留了可见光图像的细节,既突出了红外目标同时又具有参考图像的颜色特征。图像评价结果表明,融合图像的均值、方差、熵等评价指标均得到较大提高。     

图像边缘检测方法研究综述

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。     

一种红外偏振图像的二次融合方法

根据红外偏振特性图像的冗余性与互补性,提出了一种基于梯度特征和支持度变换的二次融合方法。利用提出的方法先对红外偏振度与偏振角图像进行梯度特征融合,然后利用支持度变换对梯度特征融合图像和合成强度图像进行二次融合,得到了边缘突出、轮廓清晰、对比度高的的融合图像。实验结果表明:融合图像与偏振角图像、偏振度图像、合成强度图像相比局部方差分别提高23.02%、176.9%、148.2%;对比度分别提高67.84%、196.5%、49.39%;平均梯度分别提高46.09%、164.1%、214.5%。     

基于改进的空域相关的多聚焦图像融合

提出了一种简单有效的像素级多聚焦图像融合方法。针对正交小波变换缺乏平移不变性而产生视觉失真的缺陷,采用Atrous算法将原图像分解在不同频率域上。Atrous算法先将滤波器h0(n),h1(n)各点间插入适当的零值后再与低频信号做卷积,故又称为"多孔算法"。将具有抑制噪声性能的空阈相关法作为高频子图像的融合规则,选取相关性强边缘特征显著的点作为最终融合子图像的像素点。实验表明,由此融合的图像能完好的保留边缘纹理信息。融合后的图像在客观评价和主管视觉效果上均有提高。     

Multifocus image fusion scheme using focused region detection and multiresolution

To solve the fusion problem of the multifocus images of the same scene, a novel algorithm based on focused region detection and multiresolution is proposed. In order to integrate the advantages of spatial domain-based fusion methods and transformed domain-based fusion methods, we use a technique of focused region detection and a new fusion method of multiscale transform (MST) to guide pixel combination. Firstly, the initial fused image is acquired with a novel multiresolution image fusion method. The pixels of the original images, which are similar to the corresponding initial fused image pixels, are considered to be located in the sharply focused regions. By this method, the initial focused regions can be determined, and the techniques of morphological opening and closing are employed for post-processing. Then the pixels within the focused regions in each source image are selected as the pixels of the fused image; meanwhile, the initial fused image pixels which are located at the focused border regions are retained as the pixels of the final fused image. The fused image is then obtained. The experimental results show that the proposed fusion approach is effective and performs better in fusing multi-focus images than some current methods.