基于非下采样Contourlet变换的显微图像清晰度评价算法

针对显微图像噪声多、光照不均匀的特点,文章提出了一种基于NSCT的显微图像清晰度评价算法。算法首先通过NSCT对图像进行分解,然后基于改进的拉普拉斯能量获取子带系数的能量,最终由低、高频子带系数能量的比值得到评价结果。实验结果表明,与拉普拉斯、方差及小波变换评价算法相比,该算法在保持高灵敏度的同时具有较好的抗噪性能,评价结果更为准确、稳定、可靠。     

无人机影像自动拼接校正

无人机影像可获得海量的高空间分辨率影像,在国土资源、林业调查、农业、灾害快速响应等多方面具有广阔的应用前景,不过如何立刻收集这些数据,是无人机快速应用的一个难题。如何拼接一系列具有重叠区的相邻影像,构成无缝可用的总影像,是应用的一个重要问题。研究采用浙江省富阳的无人机影像,预处理后基于参考影像,先对待匹配影像进行均质化变换,以减小影像间的明显差异,再寻找匹配特征并寻优。在影像之间的重叠区域,为尽量达到影像间无缝连接,采用平滑处理。拼接算法在Matlab 6.5中实现所得到的最终结果,较好地实现了影像间的结合,总体连接平滑并且接缝不明显。研究能够为实现无人机影像的自动化处理,加快无人机在各领域的应用。