基于互信息的视网膜眼底图像配准方法

提出一种在于互信息的视网膜眼底图像配准方法，并采用遗传算法求解待配准图像的变换参数。与传统方法相比，该方法具有配准精度高、可可靠性好、不需要进行图像的预分割和特征提取等特点，配准精确度可以达到亚像素级。     

基于多模态特征的光鄄SAR 图像融合配准算法

针对可见光和合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像融合问题, 在图像预处理基础上, 从像素级特征、纹理级特征及边缘轮廓特征等多模态入手, 优化现有同源图像的配准融合算法。利用改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算子、纹理分析及轮廓提取算法, 获取待融合图像的多模态和多尺度特征。通过模糊尺度标准化, 使异源图像特征对能更好地适应特征间的差异性, 从而能进行相似性的比较, 结合模糊相关系数法, 确保配准融合的精度, 实现光鄄SAR 图像信息的有效融合。与传统配准融合方法进行比较的实验结果表明, 该算法可提高光鄄SAR 配准的精度和适应性, 使配准融合的平均准确率达到87. 7%, 可满足较高精度的配准融合需求。     

功能磁共振时间序列图像快速配准方法研究

提出了一种非迭代分别检测时间序列图像间旋转、平移运动的方法．该方法基于傅立叶频谱的相位相关特性，解决了迭代配准算法中的旋转与平移耦合问题．通过精心选择参考图像，采用基于递归数字滤波的三次B样条插值方法，实现了功能磁共振序列图像的快速配准，配准精度达到了亚像素级。     

一种遥感影像亚像素快速配准方法

针对经典亚像素配准算法运算效率不高的情况,提出一种快速亚像素配准方法。在原有傅里叶变换相位相关方法与矩阵乘法离散傅里叶变换方法的基础上,利用有效子图代替原图进行图像亚像素配准。首先将各子图进行小波变换获得三方向高频分量,通过比较高频部分能量总和的大小来判断用于像素级配准的有效子图,利用有效子图计算相位相关的频谱峰值获取图像配准的像素级位移,然后利用矩阵乘法离散傅里叶变换上采样方法求出图像配准的亚像素级位移。经模拟试验与工程实例,综合分析该方法的配准精度与配准速度,证明改进方法较经典亚像素配准算法效率更高,更适合应用于实际遥感影像的高精度配准。     

基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价

针对同一场景可见光与红外图像的融合问题，提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法．该方法利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列，采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融合源图像的细节，再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像．这种图像处理方法具自适应性，不随各自输入图像的灰度特性而改变，同时增强了融合图像的对比度，产生了较好的视觉处理效果．对熵、交叉熵和互信息3种量化评价标准的进一步分析表明，该方法比传统的Laplacian金字塔、比率低通金字塔和小波变换融合方法的性能更加优化，其中熵提高了0．5％～3％，交叉熵降低了13％～78％，互信息提高了1．8％～8．4％，评价结果与目视效果吻合良好．     

基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

为了实现高精度的图像配准,提出了一种基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法.首先基于相位相关实现像素级的粗定位,然后在粗定位点邻域范围内利用矩阵乘法的离散傅里叶变换(DFT)高倍数重采样,并基于相位相关作重采样区域的像素级定位,实现亚像素级的细定位.文中从理论上证明了基于矩阵乘法的DFT实现部分区域重采样的方法与基于零填充重采样的方法在计算精度上具有等效性.实验结果表明,文中算法的配准精度、计算效率和抗噪性优于基于交互相关和扩展相位相关的亚像素配准算法.     

一种基于边缘检测的图像融合新方法

提出一种新的基于边缘检测的图像融合方法.该方法利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测图像的逻辑值与小波变换进行结合.在小波变换域内,对低频和高频子图像采用区域融合的方法.最后,进行小波逆变换得到融合图像.通过主观评价和包括熵、均方根误差、峰值信噪比和互信息等客观评价标准进行评价,结果表明,基于边缘检测的图像融合方法融合效果较好,对于模糊部分不同的源图像进行融合具有一定的通用性.     

区域选取与差异图融合的目标变化检测方法

针对现有目标变化检测方法用于高分辨率可见光图像时,未能有效利用图像的局部特征,目标误检率高。提出了一种区域选取的目标变化检测方法。首先利用整体变分算法获取两幅源图像的结构图,并将两幅源图像与两幅结构图进行分块;然后通过计算得到两幅结构图相同位置块的熵值差和两幅源图像相同位置块的结构相似度,并将两者分别与各自阈值比较以确定出存在变化目标的图像块;最后将存在变化目标的图像块的对数比差异图与均值比差异图进行融合,并对融合后的图像进行形态学处理,得到最终的目标变化检测结果。结果显示,与阴影补偿方法相比,算法的目标目标漏检率降低了36%,伪目标率降低36%,数据表明该方法能够准确的检测出真实变化的目标,较好地排除了伪目标。     

基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新方法

本文提出了一种基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新算法。首先将待融合图像用NSCT分解成不同尺度,不同方向上的子带;然后对分解后的高频系数采用基于区域能量的方法进行融合,对低频系数采用基于区域方差的方法进行融合;最后将融合后的系数进行NSCT反变换得到融合后的图像。实验结果表明基于区域特性的NSCT图像融合方法优于其他传统方法,验证了本文算法的合理性。     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.      

基于颜色协调性的典型场景彩色融合图像颜色质量评价

提出典型场景双波段彩色融合图像颜色协调性模型,实现图像颜色质量的无参考评价.通过衡量海天、绿色植物这类自然场景融合图像颜色与对应典型类记忆色的相似度,以及选择城镇建筑物图像的最佳色彩度范围,计算三种典型场景图像色彩与场景内容的协调性;在颜色组合协调性模型基础上,将颜色区域面积之和作为加权系数构造图像中不同大小颜色区域组合加权协调性模型.主观评价实验结果表明,综合这两方面提出的协调性模型计算结果与人眼主观感受具有较好的一致性,可以有效地对典型场景彩色融合图像颜色协调性进行客观评价.     

基于分数阶微分的多尺度多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,借鉴多尺度融合方法对各个尺度的互补信息进行针对性融合.首先,运用L_○0梯度最小化的平滑方法将源图像分解为背景层和细节层,然后在背景层的融合中运用分数阶边缘检测掩模保持边缘信息,在细节层中引入分数阶梯度能量算子进行权值分配.实验结果表明,与整数阶梯度能量清晰度算子相比,本文所提出的分数阶梯度能量算子符合人眼视觉感知且更加敏锐.上述融合方法有效避免了融合图像中的伪影和块状效应,更加充分地保留了源图像信息.     

一种红外偏振与光强图像的暗原色多特征分离融合方法

针对现有红外偏振和光强图像融合算法不能同时兼顾提高对比度、突出明亮特征和保持边缘细节信息的问题,提出一种暗原色多特征分离融合的新方法。首先,对源图像进行局部最小值滤波和引导滤波得到暗原色图;然后,经过差值、绝对值取小融合的处理,提出暗原色多特征分离方法,得到包含亮、暗以及边缘细节信息的三部分图像;最后,对三部分图像采用不同规则分别融合,通过重构和亮度调整得到最终融合图像。实验结果表明,本文方法能有效地融合源图像的互补信息,不仅能够保留边缘细节信息,同时也能突出明亮特征和图像整体对比度,在实际的目标识别中具有一定的优势。     

基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法

为解决多聚焦图像融合问题，提出了一种基于不可分离小波框架(NWF)变换的融合算法：首先，对各原图像进行NWF变换；然后，根据变换后系数计算图像的对比度量测，融合处理为基于对比度量测的系数选取过程，并对选取后的系数进行一致性校验；最后，对组合后的系数进行NWF逆变换，得到融合后的图像．实验结果表明，该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题．     

基于无字典模型的红外与可见光图像融合分类

针对传统图像分类识别方法采用单一传感器获得图像存在的局限和不足,提出了一种基于红外和可见光融合的分类算法。首先分别对红外图像和可见光图像提取密集型尺度不变特征变换（D-SIFT）,然后采用无字典模型（CLM）变换,并利用空间金字塔匹配（SPM）进行精细划分,最后用混合核支持向量机（SVM-CK）方式将红外和可见光在特征级融合并分类。在VAIS和RGB-NIR两个数据库上对该方法进行验证,融合后分类精度分别比单一图像源均有较大提高;与BoVW方法比较,精度分别提高了4.7%和12.1%。证明多数据源融合的方法综合了红外和可见光各自成像的优势,使获得的特征信息更完善,分类效果显著高于单一数据源的分类结果。