基于多形态学成分分析的图像融合

将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析（MCA）的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示（JSR）的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明,提出的图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于先进的图像融合算法。     

非负矩阵分解算法在遥感图像融合中的应用

研究了非负矩阵分解(NMF)方法在遥感图像融合中的几种应用.在多光谱图像与全色图像融合的过程中,采用了非负矩阵分解融合算法,非负矩阵分解与主成分结合(N_PCA)的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法,通过对各融合图像的目视判定及统计参数判定,分析评价这些算法在遥感图像融合中的性能差异.研究实验证明非负矩阵分解算法应用于遥感图像融合处理,具有较好的融合效果,非负矩阵分解算法,非负矩阵分解与主成分结合的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法在遥感图像融合中的性能优于传统的主成分融合算法(PCA),其中,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法的性能最为优异.     

基于小波稀疏基的压缩感知遥感图像融合算法

针对遥感图像融合提出了一种基于小波稀疏基的压缩感知算法,该算法利用IHS变换法得到的高空间分辨率融合图像有尖锐边缘及小波变换能较好的保持光谱信息的优势,将多光谱图像的I分量和全色图像进行小波变换;根据其高低频分量的特点,对其低频分量采用小波稀疏基的系数加权融合法,高频分量采用边缘提取法分别进行融合,最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到最终融合结果。实验结果表明,不同的小波稀疏基系数对融合结果有较大的影响,且所选算法的融合效果优于系数最大值法及传统融合方法。     

基于Quick Bird数据的遥感图像融合方法研究

在分析了图像融合原理和计算方法的基础上,以Quick Bird全色与多光谱遥感图像为数据源,运用HIS变换、主成分分析（PCA）和乘积变换（Brovey）3种算法,对Quick Bird遥感图像进行了融合实验研究,并从光谱的真实性和空间纹理信息两个方面对融合效果进行测试与分析,比较3种算法用于处理Quick Bird遥感图像的效果。研究结果表明：HIS融合的效果最佳,PCA融合的效果次之,Brovey融合的效果最差。     

基于小波分解的PCNN遥感图像融合算法

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN 的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合参数研究

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合,研究当小波基、分解层数、区域大小及IHS变换不同时与图像融合结果的关系.利用熵、颜色偏差等参量,对不同融合结果的性能进行了评价.实验结果表明,采用coif小波基、3～4层小波分解、特征窗口大小5×5、球体变换,可取得较理想的融合效果.     

基于二代Bandelet和主成分变换的高光谱遥感图像融合

针对高光谱遥感图像具有波段多、波段间冗余大的特点,提出一种基于二代Bandelet和主成分(principal components analysis,PCA)变换的高光谱遥感图像融合的方法,利用二代Bandelet变换进行图像的多尺度几何分析,得到每个波段图像的Bandelet系数和几何流,对多个波段Bandelet...     

基于局部均值和标准差的Curvelet变换遥感图像融合算法

为充分利用各种遥感图像的有用信息,在Curvelet变换的基础上,提出一种基于局部均值和标准差限定的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将同一场景下的高空间分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后对低、高频系数分别采用最大值法和局部均值及标准差限定法的融合规则进行融合,最后进行Curvelet反变换得到融合图像.实验表明,基于该融合规则的Curvelet算法优于传统的遥感图像融合算法.     

低秩表示和字典学习的红外与可见光图像融合算法

针对目前红外与可见光融合算法在保留可见光图像中的背景信息时无法同时有效地提取红外图像信息,提出了一种基于低秩表示和字典学习的红外与可见光的图像融合算法.首先,采用低秩表示对红外图像和可见光图像进行分解,分别获得源图像的低秩和稀疏成分,其中稀疏成分可以很好地表示源图像的边缘细节特征.其次,用OMP算法的字典学习方法和稀疏系数的最大范数规则,而最大范数规则在对图像背景恢复的同时能够提取目标信息.再次,对分解得到的2个分量进行融合.最后,利用融合稀疏系数和自适应字典重建融合图像.实验结果表明,本融合算法可以突出红外对象信息,同时能够保留可见光图像中的背景信息,达到良好的视觉效果.     

基于图像多尺度分解的前景提取

为了弥补纹理对传统GrabCut提取结果的负面影响,本文分析了图像边缘和颜色分布的尺度特性,结合图像多尺度分解和GrabCut,提出了基于图像多尺度分解的前景提取模型.首先,该模型运用全变分对图像进行多尺度分解得到一系列平滑图像,该分解保护了图像边缘并平滑了纹理,压缩了图像区域颜色的分布范围;其次,将给定平滑图像前景颜色分布表示为高斯混合模型,并运用直方图形状分析方法优化了高斯混合模型的高斯函数个数,弥补了传统固定高斯函数个数的负面影响;最后,根据不同平滑图像的分割结果设计了迭代终止条件,使得从适当的分解尺度中提取前景.与传统前景提取算法相比较,该模型降低了纹理对前景提取的负面影响,其测评分数高于传统算法.     

形象、教师形象与教师形象学

提出了教师形象及教师形象学的基本概念,论述了建立都教师学的基本框架以及教师形象学的学科性质。     

基于被动太赫兹波图像的图像分割技术

研究被动太赫兹波图像的图像分割算法. 针对被动太赫兹波图像水平和竖直方向平滑程度不同的特点,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子,不同于传统高斯-拉普拉斯算子各向同性的特点,改进的算子在水平和垂直方向上对边缘具有不同的检测尺度. 实验表明,利用该算子可以将被动太赫兹波图像中的人和隐匿物品自动分割,能够准确、快速地对可疑的隐匿物品进行定位,使被动太赫兹波成像技术满足实际应用的需求.      

一种基于图像集的复杂场景分类方法

保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分辨性相比变换前提升很小甚至更低的情况.针对该问题,提出了一种低秩描述下的Grassmannian流形鉴别分析方法.通过对图像集的低秩描述,流形变换中局部嵌入时仅保持同类别节点的最近邻局部结构以及所有节点间的相异类别信息,从而避免了对近邻节点个数的选择,并增强了变换后流形的可分辨性.由15类复杂自然场景和Caltech101图像数据集的实验结果表明,该方法是可行的,并且极大地提高了图像集分类的准确率.     

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.     

基于图像形态学对光弹性图像的预处理

在讨论和分析图像形态学原理和几种基本运算的效果基础上,提出了将图像形态学技术应用到光弹应力分析中。利用VisualC 实现了必需的形态学算法,对采集到的光弹性图像进行去噪、骨架化等形态学预处理,较好地反映原光弹条纹图特征,得到了优质的条纹骨骼线,对干涉条纹的中心有较好的识别效果。确保光弹分析后续工作的进行。     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法，其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法，且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价，其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

图像处理技术中的图象硬拷贝输出

本文探讨了计算机图象处理过程中图象的打印机硬拷贝输出方法,通过C语言编制的软件,实现了实时输入图象在点阵式打印机上以3比特灰度级、多种不同尺寸、正反两个方向输出,获得了较好的打印效果。     

面向基于内容图像检索的图像感知Hash

提出一种建立在HSV空间颜色分类和形态特征基础上的图像Hash方法,用于图像检索.将图像尺寸规格化,并根据HSV空间中各分量的取值范围,将像素归为11类,在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征,加权得到Hash值以构成图像库的索引表,从而实现基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR).与其他方法相比,用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征,能较好地体现图像内容.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

基于图像拼接的可信图像修补方法

为了尽可能地恢复被损坏图像的原始场景,获得最真实的复原效果,针对大区域破损图像的修复,提出了一个基于移位参考图像的可信图像修补与基于图像本身的自修复算法相结合的图像修复方法。首先,受启于图像拼接技术,若存在可以利用的参考图像,便利用SIFT(scale invariant feature transform)算法和RANSAC(random sample consensus)算法将参考图像与目标图像进行配准并投影拼接至目标图像,完成目标图像的可信修补。然后对仍未修复的破损区域进行图像自修复,其中自修复部分采用Criminisi算法。所得到的图像修复结果真实性与可信度较高,与实际景象偏差较小,说明该方法合理可行。