多源图像融合算法实时优化方法北大核心CSCD

针对红外与可见光图像融合的实时性要求,介绍了一种解决目前高清或超高清多源图像拉普拉斯金字塔图像融合算法的实时实现方法。基于视频数据流设计了拉普拉斯金字塔并行流水线处理结构,分析了各流水线之间的时延及优化思路。通过片上缓存的方式补偿时延时间差,实现了算法的流水等长,保证了处理数据的完整性。该方法可以在赛灵思7系列及以上的可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片上实现双通道1080×1920@60 Hz视频图像的5层拉普拉斯金字塔融合。实验结果显示,该实时并行处理方法融合效果良好,一帧图像的融合仅需10.535 ms,处理时延小于1 ms。     

一种基于嵌入式全景视频流影像数据实时拼接方法

针对机载全景视频流影响,提出了一种基于嵌入式的全景实时拼接方法。提取图像中的SURF(speeded up robust features)特征点,生成特征描述子。通过计算2个特征点之间的欧式距离来确定匹配度,经过仿射变换后,利用泊松变换实现图像间的融合平滑处理。将上述流程在目标设备上进行并发执行,根据每个流程自身的特点进行定制化优化,实现全景实时拼接。试验测试表明,本方法实现了拼接接缝处基本无缝的效果,拼接速度达到30 Hz,能够满足实时显示的要求。     

一种基于粒子群优化的高斯混合灰度图像增强算法

提出一种采用粒子群优化(PSO)的高斯混合灰度图像增强算法。该算法首先采用高斯混合模型(GMM)对输入图像的灰度直方图建模,并采用模型中高斯成分的有效交点来分割直方图。随后,该算法将每个直方图区间的灰度值转换到合适的输出区间,生成增强后的灰度图像,其中转换函数由输入直方图区间的高斯成分和累积分布经过粒子群优化后的参数决定。实验结果显示,该方法生成的图像视觉效果较好,对原图像和纹理细节丰富图像分别进行图像增强,增强后的图像信息熵分别是4.746 6和7.952 6,灰度平均梯度为6.970 6和37.386 1。