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陈木生 《中国图象图形学报》2016,21(1):39-44
目的 红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察.因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度.方法 结合非下采样contourlet变换 (NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法.首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带.然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合.最后利用NSCT逆变换获得融合图像.结果 为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价.提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中.主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息.结论 实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域. 相似文献
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研究多传感器采集的图像高清融合问题。图像采集传感器分布区域较为广阔,各区域的图像像素灰度、梯度、像素密度等存在较大差异,不同区域的像素灰度存在较大冲突。传统的多传感器多采用图像的像素叠加技术完成融合,无法避免不同区域的传感器采集图像像素不匹配引起的像素冲突。针对造成融合图像信息丢失的问题,提出一种基于冲突惩罚因子的多传感器图像融合方法,通过对像素进行分类,运用冲突惩罚因子,选取高信息量的像素进行平滑融合,得到高清晰多传感器融合图像。实验证明,这种多传感器图像融合方法能够最大化地保证融合后的图像信息,得到高清晰度的融合图像。 相似文献
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为了提升夜间环境行人检测的能力,使用红外相机和毫米波雷达进行信息融合.对两传感器数据进行时间配准并分别进行处理,利用改进YOLO算法处理红外图像得到目标类别特征,处理毫米波雷达数据获得目标的距离和速度特征,再建立空间对准模型对两传感器进行目标匹配,最后利用基于特征的融合算法完成夜间行人多模态信息输出.两传感器检测目标首次匹配之后,可以将类别信息反馈给雷达数据处理单元进行记录,当红外图像检测算法漏检时,利用雷达记录的信息补充输出类别特征.通过实验证明该融合算法提升了单一传感器行人检测成功率,在夜间场景具有良好的应用效果. 相似文献
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小波包分析将频带进行多层次划分,对小波多分辨分析没有细分的高频部分也进行了进一步的分解。本文在研究了小波包图像分析法后,提出了基于小波包变换的象素级图像融合算法。通过把同一目标的多传感器获得的不同波段的图像数据利用小波包变换进行融合,得到融合图像。这种方法能够很好地将源图像的细节融合在一起,完好地显示了源图像各自的信息。 相似文献
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针对机载光电传感器获得的图像信息的不确定性与模糊性,提出利用D-S证据理论对多图像传感器信息进行融合处理的方法.首先对各图像传感器获得的同一场景图像分别进行预处理,然后对预处理后的图像提取其矩特征,通过与目标图像数据库中图像特征的对比分析,利用灰色系统理论方法获取各传感器的基本概率赋值,最后根据D-S证据理论的组合规则与决策规则获得多图像传感器的融合识别结果.仿真结果表明该方法能提高目标识别的准确度,降低传感器获取的信息的不确定性. 相似文献
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