基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

一种基于内容增强的可见光-红外线图像融合方法

为更好地保留可见光图像的丰富细节信息, 提出一种基于方向导波的动态图像压缩增强方法对可见光图像和红外线图像进行融合. 首先, 利用方向导波增强方法对可见光图像进行增强; 其次, 对增强后的可见光图像和对应的红外线图像利用非下采样轮廓波进行分解, 得到一个低频子带和一系列高频子带, 用稀疏表示理论对低频子带进行融合, 用参数自适应的脉冲耦合神经网络对各高频子带进行融合; 最后, 利用非下采样轮廓波的逆变换得到融合图像. 实验结果表明, 该方法在客观质量评价和视觉检测方面均优于传统方法.     

一种改进的压缩感知图像融合方法

传统基于压缩感知的图像融合算法在通过压缩感知观测图像高频分量时会丢失分量的空间信息,仅能采用简单规则进行融合,导致融合图像纹理细节等信息效果较差。针对此,文中提出了一种结合图像高频特征的自适应融合规则。首先,对融合图像进行非下采样contourlet变换(NSCT),分解后得到的低频子带系数采用区域能量融合规则,较传统低频系数处理更好的保留源图像的背景信息;然后,由于高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过压缩感知进行压缩后根据标准差特征自适应选择融合规则;最后,对重构系数进行非下采样contourlet逆变换。实验结果表明:与传统经典算法相比,新方法不仅精准提取到红外目标,同时充分保留可见光图像的细节信息,兼顾了待融合图像的背景信息和红外目标信息,有效提高了融合效果和主观感受。     

NSCT域梯度加权的红外与可见光图像融合

提出了一种非下采样轮廓波变换(NSCT)域梯度加权的红外与可见光图像融合方法.在多尺度变换图像融合框架下,先对多源传感图像进行非下采样轮廓波变换,然后对变换得到的图像低通成分进行梯度域加权融合,对高通成分进行绝对值最大选择融合,最后通过非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.利用梯度加权融合生成融合图像的低通系数,更好地保留了各源图像低通成分包含的有用信息.大量实验结果表明:该方法能有效提升图像融合性能,明显增强融合图像的对比度,融合图像表现出更好的视觉质量和可观测性.     

基于FDST和MSS的红外与可见光图像融合

为了提高低可见度情况下红外与可见光图像融合质量,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)和图像显著性检测算法(MSS)的融合方法。利用显著性检测算法对红外和可见光图像进行检测。采用有限离散剪切波变换对红外和可见光图像进行分解。根据显著性检测结果中亮度越高的区域属于显著性目标这一特点,指导低频子带图像融合。高频子带图像采用"绝对值和取大"的融合策略。实验结果表明提出的融合方法在主观视觉效果和客观性能指标上均取得了较好的效果。     

非采样轮廓波变换下的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合存在的边缘模糊、视觉效果不佳的问题,提出了一种改进的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的红外和可见光图像融合方法。首先采用NSCT对红外与可见光图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频系数采用基于边缘的方法进行融合;对高频系数采用基于区域能量的方法进行融合。最后,通过NSCT反变换来获取融合图像。实验结果表明:文中改进算法得到的融合图像不仅边缘等细节部分更加清晰,而且在视觉效果上更加符合人眼视觉特性。     

基于非下采样Contourlet变换的 SVM多聚焦图像融合

提出基于非下采样Contourlet变换的支持向量机(SVM)多聚焦图像融合算法. 采用非下采样Contourlet变换分解图像得到不同频域子带系数. 针对直接取系数绝对值最大融合规则不能反映图像区域的缺点,提出SVM分类系数融合规则. 根据各子带系数物理意义将区域方差、区域能量作为SVM核函数参考量来选择清晰像素点系数,根据融合系数重构得到融合图像. 结果证明该算法能有效并准确地融合图像中的信息.     

基于NSCT与PCNN的自适应图像融合

提出了一种新的基于非下采样轮廓波(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的自适应图像融合方法.对已经配准的源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数.对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则;而高通子带系数,采用改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后,对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文算法明显优于其他几种方法,具有更好的融合性能,清晰度更高,是一种可行、有效的图像融合方法.     

基于广义邻域结构相似度的红外和彩色可见光图像融合

针对 HIS 空间各通道间不具有正交性,导致基于该颜色空间的图像融合中颜色畸变较明显,而 lαβ彩色空间具有感知去相关性,结合非下采样 Contourlet 变换系数在不同尺度、方向和位置间具有很强的依赖性,提出一种基于广义邻域结构相似度的红外和彩色可见光图像融合法,首先将彩色可见光图像转换到 lαβ空间,利用非彩色通道对红外图像重映射;然后 NSCT 分解非彩色通道和重映射图像,对低频系数采用不同融合规则比较,高频子带采用综合同尺度中邻域系数能量和兄弟子带间的结构相似度的融合规则,重构 NSCT 融合系     

一种基于剪切变换和图像增强的融合方法

为了进一步提高可见光与红外线图像的融合效果,采用剪切波变换和方向滤波建立了一种图像融合方法.通过引导滤波器对可见光图像的场景信息进行增强,提高细节信息;利用剪切波变换对增强后的可见光图像和红外线图像进行多尺度分解,得到不同的低频和高频尺度子带;对低频尺度子带的系数选取能量保护的融合规则,而对高频尺度子带的系数选取PCA的融合规则进行融合;利用剪切波逆变换对融合的低频尺度的子带系数和高频子带的尺度系数进行变换得到融合结果.实验效果表明所提方法能有效地提高融合结果中的细节信息.     

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。     

有雾图像和沙尘图像增强算法

针对有雾图像和沙尘图像存在色差、 清晰度较差的问题, 提出一种有雾图像和沙尘图像增强算法. 首先, 在Lab颜色空间用灰度世界算法解决沙尘图像的色差问题, 将调整色差后的沙尘图像与有雾图像转换到HSV颜色空间, 分别提高图像的饱和度和对比度; 其次, 用Laplace算子检测图像的模糊程度, 对于模糊度较高的图像, 用基于加权最小二乘滤波算法去除图像的模糊特征, 进一步提高图像可见度; 最后, 与现有的去雾算法和沙尘增强算法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法可以更好地恢复图像的色彩, 并有效提高图像清晰度.     

公共图书馆的形象及形象塑造

阐述了公共图书馆形象所包含的内容以及良好的社会形象对公共图书馆发展的重要意义，提出了应通过强化内部管理、加强服务创新、全面提高图书馆的整体素质来塑造公共图书馆的新形象。     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

一种图像细化算法及其在医学图像中的应用

提出一种具有较高准确度的细化算法。通过基本细化和优化等步骤,该算法抽取的骨架相当接近理想的骨架。还讨论这种细化算法在人类染色体图像处理中的应用。     

利用图像块数据库和纹理特征点的图像彩色化方法

针对颜色转移彩色化算法存在速度慢、效果不佳及人工干预性强等问题,提出一种新型的彩色化算法.首先从聚类分割后的各类区域彩色图像中提取矩形块,并计算图像块的颜色直方图和纹理特征;利用颜色直方图比较图像块的相似性,实现数据库的选择性录入;利用目标图像块与彩色图像块纹理特征点之间的欧氏距离比较,查找最佳匹配的图像块,进而实现目标图像的彩色化.通过建立树木、天空、沙滩和草地4类图像块数据库,实现基于数据库技术的免除人工干扰的图像彩色化.     

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

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.