基于非下采样轮廓波的多源图像融合

利用非下采样轮廓波（NSCT）对源图像进行多尺度、多方向分解,对分解后的低频子带系数采用区域能量的融合规则,对高频子带系数采用基于领域方差加权平均的融合规则,对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉和客观评价指标上均优于其他对比方法。     

基于NSCT变换和PCA的图像融合算法

针对小波变换与Contourlet变换的不足,提出了一种将非下采样Contourlet 变换与主成分分析相结合的图像融合算法。对已配准好的融合源图像作NSCT分解,采用PCA加权融合规则对低频系数处理,采用边缘强度最大的规则对各高频子带系数作融合处理,分别得到融合图像的变换系数,对该系数经NSCT逆变换重构得到融合图像。实验结果表明,算法有效地融合了源图像中的重要信息,融合图像边缘、纹理、细节清晰,得到较好视觉效果和较优的评价指标。     

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

海上薄雾条件下退化图像的快速Retinex增强算法

目前基于Retinex 理论的各种算法对海上薄雾条件下拍摄到的退化图像有很 好的增强效果,但是这些算法主要是采用在RGB 色空间对3 个颜色通道进行高斯卷积方 法,导致处理较大尺寸图像速度慢,现针对上述现象,提出一种改进的Retinex 快速增强 算法来处理海上薄雾条件下的退化图像,此方法改变了传统Retinex 算法利用二维高斯核 进行卷积的办法, 并且考虑到HSV 空间更适于人眼视觉特征, 先将RGB 色空间转换到 HSV 空间,再将二维高斯函数简化成一维迭代高斯函数,然后应用一维迭代高斯函数对 亮度V 分量进行卷积,并对饱和度S 做相应的拉伸。根据时间复杂度理论对改进的方法 进行了分析,并经过实验验证,此算法的处理速度有明显的提高,去雾效果较明显,图 像质量得到了改善,为视觉导航系统后续的工作提供了保证。     

基于边缘特征和方向相关性的图像融合方法

不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于边缘和方向相关性的图像融合算法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,对高低频子带系数分别采取不同的融合方法;根据高频分量不同的小波方向特性,采用基于方向相关系数的融合规则,而对低频分量采用能量和边缘特征相结合的融合方法;通过小波重构得到融合图像。实验结果表明,融合图像的视觉效果较好,客观评价指标均有提高。     

基于方向可控金字塔的图像融合算法

为克服传统正交小波变换在进行图像融合时存在的不足,提出了一种基于方向可控金字塔的图像融合算法。首先对待融合图像进行方向可控金字塔分解,对分解后的低频分量采用平均和选择相结合的方法进行融合,对各方向的高频分量则使用像素绝对值选大的规则进行融合,最后对融合后的低频分量和高频分量进行方向可控金字塔重构得到融合图像。仿真试验表明算法能够得到质量较高的融合图像,同时,熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标也较平均法和基于小波变换的图像融合算法有所提高,是一种有效的图像融合算法。     

基于DCT变换的彩色图像隐藏算法

文章研究了将一张彩色的隐藏图像嵌AN另一张彩色载体网像的图像隐藏算法。通过对隐藏图像的DCT变换,对提取出的低频系数进行二进制编码,并与中频系数共同构成用于隐藏的特征信息;对载体图像进行DCT变换来确定信息隐藏的位置。通过抗攻击性测试表明本隐藏算法具有很强的稳健性。     

基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强

为了解决航空发动机导向叶片数字射线（DR）检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显,缺陷区域难以识别的问题,提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）算法。采用CLAHE增强导向叶片DR图像对比度,同时引入基于空间均值滤波器的Gaussian掩模处理,进行DR图像降噪,提取DR图像的低频信息;采用CLAHE增强的图像与提取的DR图像低频信息线性做差,突出DR图像的高频细节信息;与CLAHE增强的图像线性叠加,进一步提高了DR图像的对比度,实现导向叶片DR图像增强。依据图像基本空间分辨率（SRB）、信噪比（SNR）、灰度平均值对DR图像增强效果进行评价。结果表明: 改进的CLAHE算法,可以同时将表征SRB的D13双丝线对应的调制深度值从49.17%提高到了56.08%,整体灰度平均值从32 400.66增加到了38 684.43,02号微小裂纹缺陷的SNR从14.10提升到了15.16。结果显示优化的CLAHE算法,相比自适应直方图均衡化（AHE）等4种经典的航空发动机导向叶片DR图像增强算法,不仅提高了平坦区域对比度,突显了边缘细节信息,而且有效提升了微小缺陷的视觉效果。     

融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

针对SAD算法难以对图像中纯色与弱纹理部分进行准确匹配的问题,提出了将HSV空间明度特征与SAD算法相融合的立体匹配算法,称为V-SAD算法.首先将图像从RGB空间转化至HSV空间,并根据H、S、V值将像素点按照颜色分为10类,同时得到明度特征图.然后结合SAD算法需要的灰度特征图计算匹配代价,得到初步的视差图.接着,根据HSV空间的颜色信息对图像进行分割,结合数学形态法求解分割区块中的独立连通域.再利用边缘生长法对每一个连通域的视差进行恢复.最后,使用左右一致性检测方法对视差图进行优化.实验结果表明,利用图像的明度信息衡量纯色与弱纹理区域的匹配点的相似度是有效的,该V-SAD算法有效改善了SAD算法在弱纹理和纯色区域的匹配效果,平均误匹配率下降了13.02％.     

彩色车牌图像的多阈值分割方法

彩色图像的颜色是图像分析的重要特征信息,颜色特征的提取是图像分析的重要步骤,但彩色图像为多维空间信息且可能涉及的是多种颜色特征。文章介绍了采用多阈值分割方法,将多种感兴趣的颜色信息转化为灰度图像,在同一个灰度图像中对应多种彩色信息,对各种不同颜色信息方便处理。通过200幅实测车辆图像使用彩色图像的多阈值分割方法进行车牌定位试验,准确率为98%。     

基于ASM实现视频中物体的定位

对目标进行有效跟踪是目前许多国家获取信息的重要手段,主动形状模型(ASM)主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位,本文针对Koschan等提出的结合金字塔模型的ASM方法作进一步改进,使之应用于视频(本文视频采用MPEG数字视频压缩编码标准)中物体的定位:首先将视频解码还原成图像序列,从人眼视觉特征出发,将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,用色调信息取代灰度信息进行物体定位;并研究图像序列帧之间物体的重合度对提高定位效率的作用.实验结果说明在ASM中使用色调信息能有效地实现视频中的物体定位.     

残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法

提出一种残差超复数偶对分解的多光谱和全色图像融合方法。用超复数分别对多光谱图像和全色图像的残差图像建模,并对多光谱图像的超复数残差模型沿彩色空间的灰度轴方向分别进行超复数偶对分解,得到包含亮度信息的单部分和包含色度信息的复部分。分析表明用高分辨率全色图像的超复数残差图像来替换低分辨率多光谱图像分解后得到的复部分,可以恢复出高分辨率的多光谱图像的残差,从而实现多光谱图像和全色图像的融合。仿真结果验证了所提方法的有效性,同时验证了该方法不存在人眼可见的光谱畸变。各种现有图像融合评估方法的评估结果表明:该方法优于亮度、色度、饱和度(IHS)、主元分析（PCA）和小波变换的融合方法。     

视频序列中的人脸检测算法

根据视频序列的特性,首先采用背景差分法提取视频中的运动区域,之后对检测的运动区域采用对数扩展的方式调整光照的影响。采用基于YCbCr颜色空间的肤色模型进行检测得到人脸候选区域,并采用一定的阈值去除小的非人脸的区域,再通过在人脸候选区域检测眼睛位置,利用人脸几何特征精确定位人脸。实验表明,该方法提高了检测速度,降低了误检率,可以应用在视频监控等实时系统中。     

基于伪随机序列调制的混合域自适应盲水印算法

在多小波变换和DCT变换混合变换域中，提出了一种基于伪随机序列调制的彩色图像盲水印算法。该算法先将原始彩色图像由RGB空间转换到YIQ空间．选取Y分量多小波变换后的中频区域作为水印的嵌入区域。水印嵌入前先对待嵌入水印区域8×8分块，然后对所有子块按照纹理和能量特征进行模糊分类，最后将置乱后的二值水印信息用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制．嵌入到8×8子块DCT变换后的交流系数上。提取水印时，通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来提取水印，不需要原始图像参与。实验表明，该算法对噪声、JPEG压缩和几何剪切等常见的攻击操作具有很强的鲁棒性。     

基于区域分割的红外与可见光图像融合算法的研究(英文)

由于红外图像和可见光图像的成像特点不同,因此在航空监视领域红外图像和可见光图像融合有重要的研究意义。由于非下采Contourlet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,能有效的提取图像的特征信息。因此我们在非下采Contourlet域,以空间频率为度量标准对红外图像进行阈值分割,经过分割将红外图像和可见光图像分别划分为目标区域以及背景,随后对红外图像和可见光图像进行边缘检测从而得到边缘区域,针对三个不同区域分别选择不同的融合规则进行融合。通过两组不同灰度差异的红外与可见光图像的实验,将基于像素点,窗口策略的融合算法和本文所提出基于区域算法进行了主观和客观的对比,试验结果表明基于区域分割的红外与可见光图像融合算法不仅能有效提取出红外图像中的目标信息还能有效的保持可见光图像的所反映的光谱信息,因此本文提出的算法是一种有效且可行的图像融合算法。     

水滴撞击特性参数的动态图像测量方法

以染色法为基本原理,实验采集试件表面不同位置的染色过程视频.通过对视频数据的分析获取试件表面色度随时间增长的时序信号.实验过程可以划分为欠饱和区、平衡区和过饱和区.平衡区的比色值分布即为局部水收集系数分布的归一化结果.通过比色积分曲线的极限行为确定水滴撞击极限和总收集系数与最大局部水收集系数的比值.将实验结果与数值仿真结果和NASA(美国国家航空航天局)实验结果对比表明:水滴撞击特性参数与动态视频图像的RGB(rad-green-blue)色度空间可以建立较好的关联,实验重复性误差率小于±15%;水滴撞击特性参数之间存在内在关联.