全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

基于逼近理想解排序的图像融合效果评价方法

将图像融合评价看作是一个多属性决策问题, 提出了一种基于逼近理想解排序的图像融合效果综合评价方法。通过引入理想融合图像、负理想融合图像的概念, 结合评价者的先验知识和选取的定量评价指标, 以距离测度作为图像融合结果的优劣评判标准,实现了对各个融合图像效果的综合评价, 兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明, 该评价方法具有较好的有效性、实时性和简洁性。     

聚类字典下集中式稀疏表示的幻觉脸重建方法

在基于稀疏表示的幻觉脸重建过程中,由于冗余的过完备字典会降低稀疏编码的效率和精度,提出用紧的聚类子字典来表示人脸图像的不同结构对象。由高分辨率（high resolution, HR）/低分辨率（low resolution, LR）的人脸图像样本集进行K-均值聚类,为使紧的聚类子字典能够表达图像块的整体特征,对各聚类子集采用主成分分析（principal component analysis, PCA）方法构造字典。得到同构的HR/LR的聚类字典后,对于输入的LR人脸图像块,经自适应选择合适的子字典后,对稀疏编码添加正则化项,采用集中式稀疏编码,以使稀疏表示系数更逼近要重建的HR人脸图像块。由此稀疏表示系数与HR字典的线性组合得到HR人脸图像块,将此图像块与近似结果进行合成,从而得到最终的人脸图像。经仿真实验,并与其他的方法进行比较,实验结果验证了所提方法的有效性。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

基于Online AdaBoost的偏振图像目标跟踪

根据偏振图像的特点,文章提出一种基于在线AdaBoost的目标跟踪方法.该方法以最小二乘回归作为弱分类器,以强度、偏振度和边缘方向特征组成的向量为其输入;通过AdaBoost算法将多个弱分类器集成为强分类器,并在跟踪过程中利用AdaBoost算法对强分类器进行在线更新,以适应目标与背景的变化;利用强分类器生成当前置信图...     

复合混沌二级置乱图像加密算法研究

针对单一混沌映射所存在的稳定窗问题以及图像置乱加密计算量大的缺点,文章提出了一种基于复合 Chebyshev和Logistic映射的混沌二级置乱图像加密算法.算法根据密钥控制复合混沌序列的初始参数,并利用一级置乱产生的混沌序列作为二级置乱加密的初始值生成混沌二维矩阵,进而对图像进行位置和灰度的二级置乱加密.实验结果表明,该算法能有效改善单一混沌序列的稳定窗问题,具有良好的加密效果且计算量小,速度快,适用于实时加密.