基于图像时频域局部特征的快速模糊分割方法

对于景物 -背景对比度差且信噪比较低的灰度图像的分割问题 ,提出了一种基于时频域局部特征的快速模糊分割方法。鉴于多分辨小波分析具有良好的揭示图像信号的时频域局部信息的能力 ,在图像的多尺度小波分析的基础上 ,基于高斯 -马尔可夫随机场理论 ,应用统计的方法抽取一组参量 ,这组参量反映了图像的局部特征信息 ,从而构造出图像的特征集。最后利用快速模糊C -均值 (QFCM)聚类方法对特征集进行模糊划分 ,从而完成图像的分割。实验证明 ,该方法具有良好的分割效果 ,且有较强的稳健性。     

像素级多分辨图像融合技术概述

多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换的融合算法。详细介绍了各类金字塔的演变过程、构成方法和融合规则,并分析了各自的优缺点;还论述了基于小波变换的多分辨率图像融合方法,包括离散小波变换图像融合方法、小波树图像融合方法和小波标架图像融合方法。最后,对这两类融合算法作了比较,证明了该算法比其它方法具有更好的性质。     

基于四通道不可分提升小波的多聚焦图像融合

张量积小波及其提升小波只强调图像的水平方向和垂直方向的边缘,造成其在应用于多聚焦图像融合时结果图像的空间分辨率不高;而二维四通道不可分小波对图像进行融合时虽有较高的空间分辨率,但由于对图像进行分解和重构时采用了卷积运算,使得融合方法的运算量增大。针对上述问题,把二维四通道不可分小波滤波器组进行提升分解,并提出了一种基于此提升分解方案的多聚焦图像融合方法。首先,对二维四通道不可分小波滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并利用所得提升方案对源图像进行分解;其次,对分解后的低频子图像和高频子图像分别进行融合,得到融合金字塔;最后,做二维提升小波逆变换,得到融合后图像。利用熵、平均梯度和清晰度等客观指标对融合结果进行评价。实验结果显示,所建议提升小波融合方法比张量积小波和张量积提升小波融合方法及轮廓波融合方法有较高的清晰度,比提升之前的二维四通道不可分小波融合方法速度有了较大提升。     

基于可操纵小波的多方向图像边缘检测

根据可操纵小波多分辨率分析的原理,将小波多分辨率分析与方向微分算子相结合,设计实现了基于二维多方向微分的小波滤波器组,提出了分辨率及方向均可调节的图像边缘检测方法。该方法具有计算效率高、抗带间混叠及多方向选择等特点。通过仿真试验并将其与canny算法和传统的B样条小波边缘检测算法进行比较,验证了该方法的有效性和优越性。     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性     

基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。     

一种新的复杂背景下红外弱小目标检测方法

针对复杂背景下单帧红外图像中的弱小目标检测问题,提出了一种新的基于小波包变换和偏斜度的检测方法.该方法利用小波包对图像进行多尺度分解,解决了高频段分辨率低的问题;并提出了一个基于偏斜度的高斯判别准则,用于对小波包分解系数进行高斯性检验,最终得到了小目标的精确检测.对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外弱小目标.     

SAR图像的多尺度边缘检测方法

SAR图像具有很强的斑点噪声,使得单尺度边缘检测算子难以兼顾噪声抑制、检测边缘的完整性和定位的准确性。提出一种SAR图像的多尺度边缘检测方法。首先构造高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,将不同尺度的检测算子检测的边缘相融合,提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法。实验证明该方法可以有效克服斑点噪声的影响,融合的边界比较完整,定位准确。     

基于两通道不可分a trous-Curvelet变换的遥感图像融合

以同一场景多光谱和全色图像为研究对象,提出了一种基于两通道不可分矗trous-Curvelet变换的遥感图像融合算法.算法首先结合à trous小波变换和Curvelet变换的优点,构造出两通道不可分à trous-Curvelet变换方法,并将其与IHS变换相结合对图像进行多分辨率分解,然后依据高、低频层系数的特点采用不同的加权融合规则进行融合,最后用IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,相比于常用的基于小波变换等融合算法,新算法在光谱信息的保持和空间信息的增强上取得了更好的效果.     

基于二进小波变换的图像分辨率增强算法

增强图像的分辨率意味着在保持图像清晰度的情况下对图像进行放大。传统的分辨率增强技术是图像插值,它通常要求原始图像满足一定的平滑条件,这常常损失增强后图像的奇异性,使图像中物体边缘和纹理变得模糊。本文提出了一种基于图像多分辨率分析的增强算法,通过估计原始图像在更高一级分辨率上的小波系数,可以得到更为清晰的增强效果,同时保留原图像的奇异性。     

小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

Region-based multisensor image fusion method

1 .INTRODUCTIONI mage fusion can be defined as the process by whichseveral i mages , or some of their feature , are com-binedtogether to formdifferent modalities or instru-ments. It is of great i mportance in many applica-tions ,such as object detection, ATR(automatic tar-get recognition) , remote sensing, computer visionand robotics .There are various techniques for i mage fusion.The selection of the appropriate one depends stronglyon the type of application. Asi mple approach for fu-si…     

基于自适应提升小波变换多分辨率数据融合

建立了基于小波去噪的多分辨率多传感器数据融合模型 ,引入了提升法自适应离散小波变换 ,根据最小均方 (LMS)自适应法确定伯恩斯坦 (Bernstein)提升滤波器的权系数 ,使其匹配低分辨率传感器的数据序列 ,接着使其对高分辨率采样数据的小波分解的尺度系数进行数据更新 ,实现不同分辨率数据的融合。最后对不同分辨率三传感器测量系统进行了数值仿真。实验结果表明 ,该方法可以有效地实现多分辨率多传感器数据融合 ,而且消除了噪声干扰 ,提高了系统的测量精度。     

基于Faster R-CNN的电子海图和雷达图像的数据融合

船载导航雷达和电子海图(electronic navigational chart, ENC)是船舶重要的导航仪器,雷达图像和ENC图像的融合能够给出更加丰富的航行和避碰信息。为此,提出了一种基于深度学习理论的提取雷达图像中鲁棒特征的数据融合算法,实现了ENC和雷达图像较高层次的数据融合。首先,利用深度学习算法对雷达图像进行目标检测,识别船舶雷达的特征目标。其次,对检测到的特征区域执行图像处理,并确定用于ENC和船舶雷达图像配准的参考点。最后,根据参考点进行仿射变换,实现融合算法。利用连续时间段的狭窄水域中的真实船舶雷达图像数据对融合算法进行验证,结果显示船舶雷达图像和ENC的海岸线边缘信息匹配良好且满足实时性要求。该算法与简单的像素级图像融合算法相比鲁棒性更强,实现了ENC与雷达图像的特征级融合。     

基于多层次MRF的多分辨率图像融合算法

图像数据融合的目的是恢复出分布在不同图像中的有用信息。在多层次MRF模型的基础上提出了一种多分辨率图像融合算法。该算法将定义在多层次图结构上的非线性因果Markov模型与贝叶斯SMAP(sequenti almaximumaposteriori)准则结合起来 ,弥补了MAP(maximumaposteriori)准则在多层次图结构上计算不合理的缺陷。实验部分中 ,对两种算法用于被高斯白噪声污染的合成图像的恢复结果进行了比较 ,并将该算法用于实际的多分辨率航空图像。实验结果表明了该算法的优越性。     

一种基于第二代小波变换的图像融合算法

在阐述了第二代小波变换的基本原理及其特点的基础上,提出了基于第二代小波变换的实现图像融合的新算法。与单纯的空间域数据融合算法进行实验对比,发现在第二代小波变换域实现的数据融合图像,明显地保存了边缘细节,避免了图像融合过程中出现的模糊现象。