基于原子加权稀疏表示的图像融合算法

图像融合一直以来都是图像处理与机器视觉领域中极其重要的研究方向,而稀疏表示(Sparse Representation,SR)是当前应用最为广泛的图像表示理论之一.针对传统的基于稀疏表示的图像融合策略对超完备字典信息利用不足的问题,提出了基于原子加权稀疏表示(Atom?weighted Sparse Representation,AWSR)的图像融合算法.首先,利用超完备字典对源图像进行稀疏域分解,得到稀疏系数向量;然后,基于超完备字典的信息表达特性构造权向量,并对稀疏系数向量进行加权;最后,基于原子加权融合系数,并结合稀疏系数向量及超完备字典完成源图像的融合.基于六种融合图像质量客观评价指标的对比实验证明了本文方法的融合质量优于传统的基于稀疏表示的图像融合算法,验证了该加权策略能够有效提升图像融合系统的抗噪性和鲁棒性.     

基于迁移学习的SAR目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(SAR)目标超分辨重建问题,提出了一种基于迁移学习的超分辨方法。在光学图像梯度域中联合训练超完备字典与稀疏编码映射,利用半耦合字典联系SAR图像与光学图像,寻找SAR图像在半耦合字典下的稀疏编码,并在高分辨率字典下完成重建。结合SAR图像的先验信息,使用正则化方法对SAR目标进行特征增强。所提方法在TerraSAR-X数据和MSTAR数据上进行了仿真实验,重建结果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空间分辨率可提高0.5~1.5个像素。正则化增强结果表明,引入稀疏先验的正则化增强能够进一步提高空间分辨率并抑制杂波比,最后分析了正则化参数的选取对图像质量的影响。     

基于角点特征的SAR图像与光学图像匹配算法

INS／SAR组合导航系统对SAR实时图像与光学参考图像的匹配算法提出了实时性和准确性要求。文章首先采用一种结合Harries算子与曲率尺度空间的算法,提取SAR图像与光学图像中的角点;然后利用距离约束、角点值约束、边缘约束进行角点匹配。经实验验证,该方法实时性好,匹配精度高,可较好的应用于INS／SAR组合导航系统的...     

改进的图像相关匹配算法

将遗传算法用于低对比度小目标图像相关匹配跟踪,提出了改进的快速图像相关匹配算法。结合图像匹配本身的特点,采用新的编码方式克服了二进制编码的缺点。采用NPROD匹配准则在同样的匹配效果条件下,提高了匹配精度,该算法在计算速度上较原始算法提高了至少12倍以上,同时该算法还具有每帧图像匹配计算时间基本恒定的优点,便于在实际系统中采用。实验结果表明该方法可以有效地跟踪低对比度小目标。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

基于特征重用和语义聚合的SAR图像舰船目标检测

针对单阶段算法SSD(Single Shot Detector)检测SAR图像舰船目标时特征利用率不高的问题,提出了基于特征重用和语义聚合的SAR图像舰船目标检测算法。该算法主要包括特征重用算法和语义聚合算法。在SSD检测算法的网络模型中,针对用于目标预测的前端网络进行了改进,通过提出的特征重用算法,将特征图按照通道分成2部分:一部分被卷积处理进行参数学习;另一部分经过池化之后,采用拼接的方式重新利用,可以在进行参数学习的同时,减小参数量和计算量。通过提出的语义聚合算法,将前端网络中位置信息丰富的底层特征和语义信息丰富的高层特征进行融合,提高了区分和定位舰船目标的能力。同时,还根据数据集SSDD中舰船目标尺寸和长宽比的分布情况,减小了锚框的尺寸,增大了锚框的长宽比,使产生的锚框更符合舰船目标特点。实验结果显示,检测准确率在数据集SSDD上从77.81%提升到81.43%,而增加的计算量不显著(平均处理时间从17 ms增加到23 ms)。     

基于弹性网稀疏编码的空间目标识别

 传统的特征袋(BoF)模型在目标识别过程中假设每个局部特征点只关联特征词典中一个视觉单词。此外,l₁范数约束下的稀疏编码对于具有较强成对相关性的特征通常只选择一个特征,而不关注哪一个特征被选择。本文提出一种基于弹性网稀疏编码的特征袋模型。该模型利用尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子构建特征字典,再通过弹性网回归模型求解每个描述子所对应的稀疏系数向量,最后将目标图像内的稀疏系数向量合并用于分类。与传统的特征袋模型和基于l₁范数稀疏编码的特征袋模型相比,该模型有较好的识别性能,并对视角变化具有较强的鲁棒性。在空间目标图像数据库上的实验验证了该模型的有效性。     

基于特征匹配的飞机外表面缺陷差异检测研究

针对光线差异、角度差异影响下,飞机外表面缺陷图像失真造成缺陷差异特征难以提取的问题,构建基于特征匹配的飞机外表面缺陷差异自动检测模型。使用融合Canny算子的改进SIFT算法构建飞机外表面缺陷图像异常特征匹配金字塔生成机体图像特征描述子,结合复合阈值约束与K-means聚类算法投影变换描述子并进行自适应阈值缺陷差异标定,实现自动检测标记不同光线及角度下的机体缺陷异常特征。实验结果表明,所提飞机外表面缺陷差异识别模型能自动检测实时拍摄的飞机外表面缺陷图像异常,具有较强抗变换性。     

基于局部单应性矩阵的图像拼接与定位算法研究

针对单个摄像机的视野范围有限导致在大场景下监控效果不够理想的问题,提出了一种改进的图像拼接与目标定位算法。该算法以多个摄像机获取的具有共视区域的监控图像为基础,通过对图像进行网格划分后分别计算多个局部单应性矩阵完成初步对准,然后对网格顶点进行微调优化完成最后配准。最后对图像进行融合形成无缝、自然的大视角图像,并利用场景信息在获取的全景图像上对目标进行快速定位,以满足监控人员对场景中目标的全景捕捉分析功能。实验结果表明,该算法能显著提高大场景下图像拼接结果的质量并实现目标的快速定位。     

一种新的广义Gamma分布下的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测中全局广义Gamma分布虚警数量较多的问题,文章采用了一种新的基于核密度估计(KDE)的广义Gamma分布下的SAR图像舰船目标检测算法。新的算法结合了SAR图像的强度分布和空间散布分布,形成新的组合分布。在组合分布的基础上,完成SAR图像目标检测。首先,介绍了广义Gamma的分布模型;然后,通过核密度估计的方法估计各像素点的散布分布,结合散布分布和强度分布形成组合分布,对组合分布采用SISE方程的方法估计广义Gamma分布的参数,根据确定的广义Gamma分布的表达式,求出阈值T的解析式。通过求解逆不完全Gamma函数得到检测阈值,进而完成舰船目标的检测。通过实测SAR图像检测实验,对比文章算法与双参数检测算法和基于广义Gamma分布检测算法,验证了该算法的适用性。     

基于稀疏和冗余表示的图像融合方法

为了产生能提供更多信息的融合图像,提出了一种基于SRR(Sparse and Redundant Represent,稀疏和冗余表示)理论的图像融合方法。该方法首先采用训练所得的冗余字典对原始图像进行稀疏表示,然后对系数矩阵采用1-范数取大融合规则进行融合,最后对融合系数矩阵和冗余字典进行重建以得到融合图像。将该方法与拉普拉斯变换、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)、DWT(Discrete Wavelet Transform,离散小波变换)、CVT(Cur Velet Transform,曲波变换)和NSCT(Non-Subsampled Contourlet Transform,非下采样轮廓波变换)等方法在几组图像上进行比较,实验结果表明,该方法在一定程度上提高了融合图像的质量,在主观和客观上都具有较好的性能。     

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。     

引入稀疏原子特征融合的滑动轴承摩擦故障状态监测

从信息融合理论出发，将特征的稀疏表达作为特征融合参数，提出一种结合K奇异值分解(KSVD）和最大相关最小冗余准则(mRMR）的轴承摩擦故障特征融合算法。该算法采用KSVD对信号稀疏化，将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数，用以表达非线性故障信息；针对字典原子集的优化选择问题，基于互信息的mRMR提出一种确定最优原子集的原子数目的准则；最后，通过最大化原则融合稀疏系数，提取故障状态监测的有效信息。轴承摩擦故障模拟实验的结果表明，所提方法能够更好地融合不同特征的故障信息，相比于单特征和其他融合特征方法，提高了约12%的故障识别率。      

基于边缘相似性的异源图像匹配

异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一。对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,采用传统的异源图像匹配算法难以得到满意结果。本文提出一种基于边缘相似性的异源图像匹配方法,首先分别提取待匹配图像的边缘特征点集;然后计算基准图的边缘距离场;最后基于边缘相似性模型,通过实时图边缘图和基准图边缘距离场计算边缘相似度,寻找相似度最大的变换参数即为最终匹配参数。采用SAR与可见光图对方法进行了测试,结果表明,这种方法能够快速可靠地实现异源图像匹配。     

基于加权的可见光与红外光图像融合算法

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰,融合图像可以提供更全面的信息,符合人或机器的视觉特性,为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法,结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点,将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点,对低频系数采用比值加权分析融合规则;针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点,对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析,通过客观评价指标进行评价,改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像,可以增加图像的互补信息,并能较好地提高融合图像的清晰度。     

基于Contourlet的SSIM图像融合质量评价方法

利用contourlet能有效表示图像的边缘和轮廓信息的特点,并将其引入到图像融合后的评价中,提出了一种基于Contourlet的结构相似度(SSIM)图像融合质量评价方法。以失真信道模拟融合过程,通过对标准参考图像与融合图像之间的结构相似度来实现对融合方法、融合规则性能优劣的评判。实验表明该方法与主观评价方法有很好的一致性,且与经典的SSIM算法相比具有更好的区分度。     

Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.     

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题，提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间，将高斯尺度空间划分为多个网格，在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点，使用BRIEF算法提取描述符并匹配，得到更加均匀分布的特征点；然后使用运动网格统计算法筛选匹配点；最后采用SPHP算法融合图像重叠区域，从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价，验证了该方法特征点匹配速度快、精度高，并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价，验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s，图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。     

一种基于边缘特征的改进ORB算法

ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差（Otsu）的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。     

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％.