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。     

NSCT变换域PCNN彩色图像增强算法

为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCbCr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换（ NSCT）的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PC－NN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCbCr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明显优于同态滤波、空域PCNN及NSCT域的PCNN算法,不仅增加了彩色图像的明亮度,而且图像保真性好,纹理更清晰。     

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。     

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。     

基于序列二次规划优化阈值的NSCT高斯噪声图像滤波方法

提出了一种基于序列二次规划(SQP)优化阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像高斯白噪声去除方法。该方法利用广义交叉验证(GCV)准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域的去噪阈值进行优化,能够在噪声方差等图像先验知识未知的情况下得到最优去噪阈值。确定阈值后,采用非线性阈值函数对Contourlet系数进行处理。实验结果表明与其他Contourlet域去噪方法相比,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比,并较好地保留图像的边缘信息。     

基于小波变换的多聚焦图像融合评述

概述了数据融合的基本概念和应用,简明分析了多聚焦图像的成像机理,从像素级层面上描述了基于小波多尺度变换的图像融合思想和过程.由于在基于小波变换的图像融合过程中,融合规则起很重要的作用,因此本文重点综述了适于多聚焦图像融合的三种融合规则：基于像素的融合规则、基于窗口的融合规则和基于区域的融合规则,并对这些规则进行了比较,最后给出了图像融合效果的客观评测方法.     

Optimal and self-tuning information fusion Kalman multi-step predictor

Based on the optimal fusion algorithm weighted by matrices in the linear minimum variance (LMV) sense, a distributed optimal information fusion for the steady-state Kalman multi-step predictor is given for discrete linear stochastic control systems with multiple sensors and correlated noises, where the same sample period is assumed. When the noise statistics information is unknown, the distributed information fusion estimators for the noise statistics parameters are presented based on the correlation functions and the weighting average approach. Further, a self-tuning information fusion multi-step predictor is obtained. It has a two-stage fusion structure. The first-stage fusion is to obtain the fused noise statistics information. The second-stage fusion is to obtain the fused multi-step predictor. A simulation example shows the effectiveness.     

Performance evaluation of track fusion with information matrixfilter

In a multisensor environment, each sensor detects multiple targets and creates corresponding tracks. Fusion of tracks from these, possibly dissimilar, sensors yields more accurate kinematic and attribute information regarding the target. Two methodologies have been employed for such purpose, which are: measurement fusion and state vector fusion. It is well known that the measurement fusion approach is optimal but computationally inefficient and the state vector fusion algorithms are more efficient but suboptimal, in general. This is so because the state vector estimates to be fused obtained from two sensors, are not conditionally independent in general due to the common process noise from the target being tracked. It is to be noted that there are three approaches to state vector fusion, which are: weighted covariance, information matrix, and pseudomeasurement. This research is restricted solely to performance evaluation of the information matrix form of state vector fusion. Closed-form analytical solution of steady state fused covariance has been derived as a measure of performance using this approach. Note that the results are derived under the assumptions that the two sensors are synchronized and no misassociation or merged measurement is considered in the study. Results are compared with those using Monte Carlo simulation, which was used in the past to predict fusion system performance by various authors. These results provide additional insight into the mechanism of track fusion and greatly simplify evaluation of fusion performance. In addition, availability of such a solution facilitates the trade-off studies for designing fusion systems under various operating conditions     

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。     

Distributed state estimation for heterogeneous mobile sensor networks with stochastic observation loss

The problem of distributed fusion and random observation loss for mobile sensor networks is investigated herein. In view of the fact that the measured values, sampling frequency and noise of various sensors are different, the observation model of a heterogeneous network is constructed. A binary random variable is introduced to describe the drop of observation component and the topology switching problem caused by complete observation loss is also considered. A cubature information filtering algo...     

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。     

一种带随机偏差的分布式信息融合滤波算法

在通信、计算机、信号处理、自动控制中,对于带有未知的干扰和偏差的随机系统的状态估计已经广泛出现。在现实环境中,不同的传感器可能受到不同的干扰影响。研究随机系统的状态估计问题在实际应用中具有重要的意义。对带有随机偏差的线性随机系统,将系统转换为多模型结构的特殊情况。利用最小方差的最优加权融合估计算法,获得了分布式信息融合滤波算法。通过仿真可以看出,分布式信息融合算法要比局部估计算法具有更高的精度,算法具有分布式结构,这使其具有更好的鲁棒性和可靠性。     

The modeling and estimation of asynchronous multirate multisensor dynamic systems

An asynchronous data fusion problem based on a kind of multirate multisensor dynamic system is studied. The system is observed by multirate sensors independently, with the state model known at the finest scale. Under the assumption that the sampling rates of sensors decrease successively by any positive integers, the discrete dynamic system models are established based on each single sensor and an asynchronous multirate multisensor state fusion estimation algorithm is presented. Theoretically, the estimate is proven to be unbiased and the optimal in the sense of linear minimum covariance, the fused estimate is better than the Kalman filtering results based on each single sensor, and the accuracy of the fused estimate will decrease if any of the sensors' information is neglected. The feasibility and effectiveness of the algorithm are shown through simulations.