基于Spline金字塔的图像融合方法

图像融合作为信息融合的一个重要领域已广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事目标探测和识别等多方面。文章在传统的多分辨金字塔结构—Laplace金字塔的基础上提出Spline金字塔融合算法,有一定的探索性和创新性。在融合过程中着重讨论了塔形结构的分解和重构及融合规则。由实验结果可以判断Spline金字塔算法是一种有效的图像融合算法。     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

基于信息回收和频域金字塔的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合过程中所存在的视觉效果模糊、信息损失等问题,提出了一种基于信息回收和频域金字塔的图像融合算法.首先,在图像金字塔的上下采样过程中,使用频域滤波器替代空域滤波器进行滤波,构建源图像的拉普拉斯金字塔.其次,将两个金字塔的对应层进行融合并构建融合金字塔,同时针对融合过程中损失的信息构建回收金字塔.最后,通过上述两个金字塔分别重构出结果图像并叠加得到最终的融合图像.实验结果表明本文所提出的算法能够获得较好的融合效果,在视觉信息保真度等客观评价指标上均优于经典算法.     

对拉普拉斯金字塔和对比度金字塔图像融合方法的性能比较

图像融合作为信息融合的一个重要领域 ,已经广泛应用于遥感、计算机视觉、医学、军事目标探测和识别等方面。因此 ,探索有效的图像融合算法是当前的热点课题。近年来有不少学者提出了各种图像融合的方法 ,归结起来占主流的是源于多分辨率的方法 ,这类方法一大类是基于图像的高斯金字塔分解 ,然后派生出拉普拉斯金字塔 ,对比度金字塔等 ;另一大类是基于小波分解的算法 ,基本思想是把图像分解到不同分辨率下的一系列子图像 ,其中每一级包含一个包含了低频信息的模糊子图像和三个行、列、对角线方向上的高频细节子图像。这两类方法的共同之处都是在不同的分辨率下各自按一定的规则融合 ,得到一个融合后的图像序列 ,然后重构图像。虽然这些方法在实用中效果很好 ,但是目前还没有对各类图像融合都普遍适用的理想方法 ,因此对不同方法的融合效果进行主观和客观的评价是重要的。图像融合效果的评价也是一个目前讨论的热点问题 ,目前融合效果的评价有主观视角效果评价和客观指标评价两种 ,首先应进行详细的主观评价 ,因为到目前为止还没有能非常准确描述融合质量的客观物理指标 ,在某些情况下可以通过融合图像和标准图像比较来评价融合效果 ,但是在大多数情况特别是实际应用中 ,标准图像几乎是不可能存在的 ,所     

基于区域能量的多聚焦图像融合算法

针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的融合问题,设计了一种基于区域能量的多聚集图像融合算法。该算法利用金字塔变换得到图像的多分辨序列,采用基于区域能量的融合方法,在图像的相应层次序列的各级金字塔图像上进行融合,以获取最终的融合图像。从目视效果来看,采用本文算法进行图像融合,能够将两幅多聚焦图像融合成一幅比较清晰的单一聚焦图像。实验结果表明,本文算法与同类其它算法相比较,熵提高了0.01%～4.4%,交叉熵降低了52.93%～95.77%,互信息提高了3.13%～26.55%。     

基于多元空洞特征金字塔的电气设备图像实例分割方法

电气设备图像自动分割识别是电力设备无人巡检系统的核心技术。根据变电站电气设备3 996幅人工巡检图像库,建立并标记了含1 730幅图像的巡检数据集。针对Mask R-CNN网络对图像边缘信息处理不佳、小目标识别率低等问题,提出多元特征金字塔结构,引入带空洞空间卷积的池化金字塔模块,提出多元空洞特征金字塔网络,有效克服尺度变化带来的漏检现象。在自建数据集上的识别与实例分割对比测试显示,文中网络能准确识别避雷器、电流互感器等6类典型的电气设备,识别精度和分割精度较经典网络分别提高4%和6%,能有效识别小尺度目标。     

一种基于局部金字塔分解的图像拼接

目的研究提高图像拼接效率的方法。方法利用拼接区域的相似性信息降低图像拼接的计算量。结果提出一种图像拼接过渡区域的搜索方法,并以此在空间上约束被拼接图像拉普拉斯金字塔(Laplacian pyram id)分解和图像的拼接、重构计算。结论实验表明该算法在保证拼接质量的前提下明显提高了基于金字塔分解的图像拼接算法效率。     

基于改进ASIFT算法的遥感图像匹配

ASIFT算法是一种具备完全的仿射和尺度不变性的特征提取算法.但其存在一定的不足,如计算量大、匹配效率低、易出现重复特征等.针对这些不足,本文提出了一种改进的算法.该算法首先对多仿射造成的畸变图像进行模拟获得模拟图像,然后对模拟图像构建高斯阶梯(Zoser)图像金字塔,由24邻域极值点构成特征点,并确定特征点的尺度和方向,最后利用RANSAC算法剔除误匹配特征点对.通过对遥感图像匹配实验证明该算法效率较高,并能够适用于实时性要求较高的系统.     

基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法

为了验证图像内容的真实性,提出了一种基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法.在发送端首先对图像进行拉普拉斯金字塔分解,然后根据拉普拉斯金字塔分析原图像的光滑特性和细节特性,并对其特性进行编码得到特征值,最后将特征值加密后生成签名以水印方式嵌入原图像.在接收端将待测图像的特征值与从中抽取出的水印进行比较,对二者的差异图像以形态滤波的方法自动判断是否有图像内容被篡改,同时给出篡改的位置信息.实验结果表明,文中提出的图像内容验证算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置,并可容忍由压缩、滤波、噪声污染等造成的失真.     

采用主成分分析与梯度金字塔的高动态范围图像生成方法

针对由多曝光低动态范围(LDR)图像融合生成高动态范围(HDR)图像对采集设备要求高且不适用于动态场景的问题,提出一种采用主成分分析(PCA)与梯度金字塔的HDR图像生成(HDR-PGG)方法。首先用改进的S曲线全局映射和Retinex局部色调映射对PCA变换后的亮度图像进行处理,以避免光晕和泛灰,并结合PCA逆变换获取多曝光LDR图像;其次利用多曝光LDR图像的对比度、饱和度、曝光度和亮度信息构造标量权重图,确保生成的HDR图像亮暗区域分明且细节清晰;最后,利用梯度金字塔生成HDR图像。实验结果表明,当视觉差异大于75%时,由HDR-PGG方法生成的HDR图像的平均像素分布概率比拉普拉斯金字塔和梯度金字塔算法降低了10.84%和30.75%,其平均相对熵与噪声程度比值分别提高了0.542 1和0.508 9。     

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．     

多源遥感图像的分层融合研究

为了更有效地实现目标识别，采用了像素产像融合方法，该方法简单，易于实现，其中低通对比度金字塔融合和多尺度对比度增强融合采用金字塔法实现，实验结果显示多尺度对比度增强的融合效果优于前者，但采用金字塔法有一个不可避免的缺陷，就是在做子采样时由于频率混效应而可能引进噪声，而非金字塔式分层融合技术则避免了金字塔法的这种缺陷，能得到更好的融合图像。     

预决策金字塔层数的欧拉视频微弱运动放大算法

欧拉视频放大算法(EVM)将受人眼局限而观察不到的微弱运动放大;但放大视频质量随使用的金字塔层数及微弱运动幅值的不同而有明显差异。为提高视频放大效果,放大之前对输入视频提取运动前景,找到黑色像素数最大图像帧,求出该帧非0像素数占图像帧总像素数的比例;根据阈值判断金字塔层数,再进行EVM处理。研究表明,根据视频运动前景中非零像素与总像素比例,预判断欧拉视频放大金字塔层数,有效改善了单一金字塔层数EVM算法的放大效果。     

一种基于互相关的图像定位匹配算法研究及应用

提出了一种基于互相关的图像定位匹配算法.该算法利用互相关实现图像定位匹配,同时采用了金字塔分层来弥补互相关匹配带来的大运算量的不足,克服了以往图像匹配中精度低的缺点,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级;通过在印刷质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性.     

面向SoC的红外图像融合算法

本文针对红外图像和可见光图像的特点,研究了像素级的三类图像融合算法.选择适合在硬件上实现的拉普拉斯金字塔图像融合算法,针对算法中的滤波和融合规则进行了改进,并提出了一种评价体系.然后在ARM9的S3C2440平台上完成了系统的设计,给出了系统实现的结果,最后采用评价体系对几种融合方法的结果进行了定量比较,确定在本系统中最适合的方法是改进的多融合规则的拉普拉斯金字塔图像融合算法.融合结果较好的符合了人的视觉特性.     

一种基于多尺度分解的多传感器图像融合方法

给出了一种基于多尺度分解(易操纵金字塔分解)的多传感器图像融合算法．该算法把来自不同传感器的图像分解成不同尺度、不同方向(不止3个)的子带系列；使用基于相似性量测的规则融合各相应子带图像；再进行反变换，获得融合后的图像．实验结果表明该方法有较好的融合效果．     

基于双空间金字塔匹配核的图像目标分类

提出一种基于局部特征的双空间金字塔匹配核(bi-space pyramid match kernel,BSPM)用于图像目标分类.利用局部特征在特征空间和图像空间建立统一的多分辨率框架,以便较好地表达图像的语义内容.该方法同时在特征空间和图像空间建立金字塔型结构,通过适当匹配可以得到正定核函数,该函数具有线性计算复杂度,可以运用于基于核的学习算法.将BSPM嵌入支持向量机对公共数据库中图像目标进行分类,实验结果表明该方法对图像具有良好的分类能力,优于词汇导向的金字塔匹配核和空间金字塔匹配核.     

一种基于小波变换的图像融合新方法

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用，以小波变换为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在小波变换的基础上，对基于区域的融合算法进行了深入研究，提出了一种多光谱图像融合的新算法，并与其它几种算法进行了比较，仿真结果表明该算法简单，稳定性好，图像增强效果好，在图像增强中是一种比较可取的有效算法。     

基于导向快速与旋转简短和随机抽样一致组合的图像拼接算法优化

针对在图像拼接过程中存在图像间的特征点匹配精度低、图像拼接处存在裂缝以及图像拼接时间久的问题,提出一种基于导向快速与旋转简短(oriented fast and rotated brief, ORB)和随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)组合的图像拼接算法。首先,利用小波变换得到表示图像的近似、水平、垂直和对角特性的子图像分量,选取图像的近似、水平和垂直特性的子图像分量进行叠加,得到下一步进行特征提取的图像;其次,提取图像的ORB特征点并生成二进制特征描述符;再次,通过正反双向匹配对图像中的特征点进行粗匹配并使用RANSAC算法进行精度匹配;最后,利用拉普拉斯金字塔算法进行图像融合。实验结果表明：利用基于ORB和RANSAC组合的图像拼接算法对选取的图像进行提取特征平均耗时约为传统尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算法的84.7%、加速鲁棒特征(speed-up robust features, SURF)算法的36.4%、ORB算法的64.9%,图像特征匹配精度提高,图像特征匹配...     

基于多分辨率分析的图像融合方法研究

利用拉普拉斯金字塔变换和小波变换对图像进行多分辨率分析,选用了多幅不同类型的多源图像,做了大量的仿真实验,并对仿真结果进行了比较和分析,得出了有一定参考价值和实际应用价值的结果。