多聚焦船舶图像的融合与重构方法

目前提出的船舶图像的融合与重构方法聚焦区域较小,在保留边缘和细节信息上效果较差,融合后的视觉效果难以达到人们提出的要求。基于传统研究,引入小波变换法,研究一种多聚焦船舶图像的融合与重构方法。通过经验小波变换得到多聚焦图像的对应子带,确保对应子带的匹配性。利用阈值匹配和加权规则实现信息融合,确定低频分量和高频分量后,引入局部Log-Gabor获得融合规则,根据融合规则对图像进行重构。实验结果表明,提出的多聚焦船舶图像的融合与重构方法能够有效扩大聚焦区域,相对较为完整地保留边缘和细节信息,保证得到的融合图像内部的客观指标与标准图像更加接近。     

基于神经网络的船舶航拍图像融合研究

航拍图像融合是船舶图像研究领域中的一个重要研究方向,针对当前船舶航拍图像融合过程复杂,计算量大,融合精度低等缺陷,提出了基于神经网络的船舶航拍图像融合方法。首先分析船舶航拍图像融合原理,并对船舶航拍图像进行分解,得到低频和高频的船舶航拍图像分量,然后采用神经网络对船舶航拍图像的高频分量进行处理,并用加权平均法对船舶航拍图像的低频分量进行处理,最后通过逆变换对船舶航拍图像融合,并进行了仿真实验。实验结果表明,神经网络可以获得高精度的船舶航拍图像融合结果,船舶航拍图像融合时间短,相对于其他船舶航拍图像融合方法,神经网络的船舶航拍图像融合结果更胜一筹。     

多源图像融合技术研究

图像融合分为三个层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。论文主要介绍了像素级图像融合的常用算法,分析了各算法的特点,因单一算法存在缺陷,故提出图像二次融合模型来综合两种算法的优点,弥补缺陷,使融合图像达到良好的效果。     

多特征融合的新型火灾图像探测方法研究

针对常用的单特征判据的火灾图像探测技术在复杂场景中难以有效地去除干扰,容易出现误报漏报情况,在对火焰图像的颜色特征和形态学特征的研究基础上,结合计算机图形学、数字图像处理等技术,提取火焰的面积变化,颜色特性,以及尖角特征等多种参数,拓展一种多特征融合的火灾图像探测方法.通过采用七组视频录像对此探测方法进行验证,实验结果表明,该方法能较好地排除干扰信息,探测率高,可靠性好.     

基于视觉传达的大型船舶航行图像融合研究

图像融合是图像识别的重要环节,为提升船舶航行图像识别精度,提出了基于视觉传达的大型船舶航行图像融合算法。通过离散滤波获取图像高频部分并盲估计模糊核,依照模糊核,通过总变分正则化法对图像实施非盲去卷积处理,获取去模糊后的图像;针对去模糊处理过程导致图像亮度发生变化的问题,采用伽马校正算法调整图像亮度,提升图像视觉传达效果。针对校正后的图像,对比2幅待融合图像的熵值,获取熵值较大图像的残余分量,通过基于方向滤波的二维局部均值分解法,将残余分量和熵值较小的待融合图像分解成低频子带与高频子带并分别融合,通过逆变换运算得到融合图像。实验结果显示该方法可有效提升大型船舶航行图像的细节清晰度,令图像的视觉传达效果增强,并显著提升图像识别精度。     

一种基于稀疏表示声纳图像识别方法

提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法.该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别.实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性.     

有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

采用小波图像降噪方法容易去除图像的边缘细节特征,导致关键信息丢失,提出一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法。采用局部二值拟合方法对图像进行二值化处理,提取图像的边缘轮廓特征并进行多尺度分割,采用局部区域梯度模特征匹配方法调整邻域的大小,对图像进行全局分割,从而有效保留了图像的细节特征,在此基础上利用变尺度的小波降噪方法实现图像自适应降噪。仿真结果表明,采用该方法进行图像消噪能有效保留图像细节特征,图像消噪输出的峰值信噪比较高,说明图像质量较好,性能优越。     

无人机多源序列图像融合系统设计

针对无人机多源序列图像实时融合的应用需求,文章以DSP为处理核心构建了一种小型机载实时多源序列图像融合系统。通过光机结构设计,经过倍率调整和数字位移,实现了图像配准,利用TI的RF5框架中的基本数据元素并结合图像融合算法,实现了多源序列图像的融合。     

基于区域颜色校正的遥感图像融合方法

针对利用常规方法对多光谱图像与全色图像融合过程中出现的颜色失真问题,提出了一种基于区域颜色校正的遥感图像融合方法。该方法首先利用模糊C-均值(FCM)聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,然后利用常规方法融合多光谱图像与全色图像,并采用小波变换对融合图像进行区域上的颜色校正,从而得到最终的融合图像。通过与IHS、BT和PCA几种常规融合方法的比较与分析验证了本文提出的方法具有良好的融合特性。     

基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法

针对集装箱码头数字信息整合及可视化能力不足的问题,在融合港区实时视频数据的基础上,提出一种基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法.该方法将港区监控视频进行实时提取及处理,运用关键帧抽取、图像预处理、图像变换、图像匹配以及图像融合等技术,完成视频数据的实时全景拼接,最后将全景数据与数字舱硬件设备进行对接,实现码头生...     

基于小波变换的边缘保留图像滤波法研究

为了在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘,提出了一种新的基于小波变换的图像滤波法。利用小波变换对噪声图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量。提取低频系数和高频系数,分别对低频系数进行增强,对高频系数进行锐化,再对锐化后的高频系数进行阈值处理,获得噪声系数,利用锐化前的高频系数减去处理后的高频系数,得到最终的高频系数并通过小波重构得到去噪图像。     

一种隧洞探测型AUV及其图像拼接方法研究

裂缝是输水隧洞最普遍的缺陷和潜在威胁,AUV巡检与拍摄输水隧洞中的裂缝,通过拍摄的水下图像进行处理,以确定裂缝位置。但由于水下环境极大限制了光视觉图像可视范围与分辨率,单幅水下图像所获得的视角范围有限,所以本文提出了基于SURF算法的AUV水下图像拼接方法研究。该方法首先在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变与限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低、噪声严重等问题。接着将SURF特征点检测算法应用于水下图像配准当中,并与RANSAC算法相结合对特征点进行精确匹配,然后应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池与外场实验拼接图像来验证该方法的正确性。     

一种面向水下无人航行器的实效图像增强算法

针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。     

双波段红外目标数据融合模型的研究

从跟踪性能,计算的复杂性,以及应用范围等方面对双波段红外传感器的三种融合模型进行比较,得出来自同一平台上两个红外传感器的数据,在各传感器没有各自的数字处理机的情况下,点迹融合模型较其余两种模型实用的结论。最后给出在点迹融合模型的基础上,用极大似然融合算法对点迹进行融合处理的仿真结果,证明该算法用于此种模型能提高目标状态信息的估计精度,降低测量误差,从实际应用上进一步说明算法的有效性。     

嵌入式零树小波在合成孔径声纳图像压缩中的应用

合成孔径声纳（SAS）图像具有分辨率高、数据量大特点,给数据存储和传输带来困难。由于合成孔径图像像素间具有一定的相关性,采用嵌入式零树小波（EZW）编码算法,利用小波系数的相关特性可以达到压缩图像的目的。文章研究了基于嵌入式零树小波的合成孔径声纳图像的压缩和解码算法,并用合成孔径声纳图像对算法进行了测试,采用峰值信噪比、均方误差、压缩比三项技术指标对图像压缩质量进行了评估。结果验证了基于嵌入式小波零树图像编码算法的合成孔径图像的压缩和解码算法可行性。     

基于小波和形态学结合的雷达图像降噪算法

为减小导航雷达图像的噪声和杂波干扰,通过分析噪声主要特点及各种常见的图像去噪算法,本文提出了一种结合小波变换和形态学的雷达图像去噪方法,利用小波的多分辨率特性对图像细节进行处理,再结合形态学闭运算,在降低噪声的同时有效保留了图像细节。实验结果表明,该方法对雷达图像具有较好的降噪效果。     

VDR雷达图像的ROI图像编码压缩算法

针对VDR雷达图像感兴趣区域压缩问题，提出了整数小波变换和非均匀移位的ROI图像编码压缩算法。该算法利用整数小波对图像进行变换，对量化后生成的小波系数进行非均匀移位，不仅能够保证感兴趣图像数据在低比特数据流中的优先恢复，还实现了使图像的渐进恢复过程更加适合人眼视觉特点的效果。通过对VDR雷达图像的压缩实验，该算法效果明显。     

可变深度嵌入小波图像压缩算法

为了提高小波嵌入压缩算法的速度,提出了一种可变深度嵌入小波压缩算法。由图像小波变换能量聚集和子带间的幅度衰减性等特性,在小波分层嵌入编码过程中,对不同的重要图,部分小波子带的系数幅度是不会超过当前的阈值,从而可以忽略不计,即小波树的深度随着重要图的不同而改变,也就是变深度嵌入编码。实验结果显示,对于自然图像不需要考虑的层中的小波系数幅值几乎全部小于当前的阈值,从而和EZW算法相比,编码不会影响压缩率(或图像质量),而编解码过程中的运算量明显下降。