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在视频拼接过程中,需要进行大量的图像处理计算,高复杂度的拼接算法很难满足实时性要求。因此,为了实现多视频源快速拼接,不仅要求拼接算法具有较强的鲁棒性,同时还需要具有较低的复杂度。文中提出了一种新的快速宽视频拼接方法,此方法首先利用SURF算子提取图像特征点并进行匹配,接着使用多分辨率融合算法进行全景图融合,然后利用基于路径的方法结合光流实现低复杂度的视频插帧,同时整个宽视频拼接过程使用CUDA进行并行加速,最后用一个双目拼接系统对文中提出的方法进行可行性验证。 相似文献
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超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题. 本文提出了一种基于全变差模型的超分辨率复原快速解耦算法. 利用半二次正则化思想, 提出了一个新的解耦TV (Total variation)模型. 利用交替最小化方法和线性空间不变模糊的性质将上采样融合、去模糊和去噪分步进行. 算法中对上采样融合采用非迭代的直接计算方法; 去模糊过程采用基于变换的预处理共轭梯度迭代算法, 而去噪过程采用了子空间投影方法. 本文算法降低了算法复杂度; 超分辨率重建图像在去除噪声的同时, 不仅能够保证图像平坦区域的保真度, 较好地抑制阶梯效应的产生, 而且能够保持图像中边缘等重要几何结构的清晰度. 相似文献
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朱霞 《计算机应用与软件》2012,29(7):254-256,300
提出基于树状小波变换的医学图像融合方法,所提出的算法能够在一定的能量准则下对图像进行自适应树状小波分解,能够根据图像的子图能量决定图像的变换。通过实验仿真及客观的图像融合评估准则,实验结果表明了树状小波分解能够得到比塔形小波分解更好的融合效果,信噪比提高了很多,均方差明显减少,且该算法不但保留了小波变换算法的多分辨率特性,而且充分保留了图像中的细节信息,减少了融合的复杂度。 相似文献
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目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。 相似文献
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为了获得较好的图像融合效果,针对传统相似度算法存在的不足,提出一种基于小波相似度加权的图像融合算法。采用小波相似度描述图像细节结构信息,并使用对比度敏感函数对不同尺度的小波系数进行加权,然后利用加权相似度对图像进行融合,最后采用仿真实验对算法性能进行测试。实验结果表明,该算法能够进一步衡量图像间的结构相似度,图像融合过渡效果更加自然,取得了优于传统相似度方法的融合效果。 相似文献
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经典快速搜索算法能够有效地降低搜索量,但其有选择地进行搜索容易陷入局部最优误差。多分辨率运动估计(MRME)、小波域多分辨率运动估计(WMRME)的提出能够在一定程度上降低局部最优误差,但也会相应增加运算量。基于传统小波域多分辨率运动估计,提出一种小波域越级多分辨率运动估计(WLMRME)算法,并在同传统小波域多分辨率运动估计比较时提出一种快速搜索算法评价标准。最后在数据比较中得出,相比传统WMRME而言,基于WLMRME的快速搜索算法能够在运算复杂度和视频编码效果中取得平衡。 相似文献
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从无监督机器学习角度提出了一种基于SVC(support vector clustering)的图像融合规则,解决了基于SVM(support vector machine)的融合规则在处理多聚焦图像融合问题时所引起的区域混叠与非平滑过渡问题,进一步提高了融合图像的质量.使用非降采样离散小波变换对源图像进行多分辨率分解,基于网格提取源图像的特征.图像特征集合作为SVC的输入数据集,聚类结果最终由区域鉴别算法分配到两个区域:互补信息区域和冗余信息区域,并分别采用选择法和加权平均法生成融合图像的多分辨率表示,通过对这一多分辨率表示进行小波逆变换重构融合图像.详细研究了SVC的参数q与融合效果的评价参数RMSE之间的关系.理论分析及实验结果均表明,SVC用于图像融合问题是合适的,而且比较实验显示,基于SVC的融合规则优于基于SVM的融合规则. 相似文献
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基于小波变换的图像多尺度数据融合 总被引:10,自引:2,他引:10
现有的图像数据融合方法对目标检测并不十分满意,为了提高目标检测的分辨率,抑制每个传感器的检测噪声,提出一种基于小波谱换的图像数据融合新方法,在图像分解的高域风,选择多源图像绝对值较大的系数作为重要小波系数,在低频域内,新的逼近系统通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到,然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换,即可得到融合之后的图像,实验结果表明,基于小波变换的图像数据融合方法具有良好的效果,并用于广泛的研究领域。 相似文献
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一种新的基于清晰度的多聚焦图像融合规则 总被引:2,自引:0,他引:2
针对多聚焦图像,融合过程采用计算单个象素的清晰度时考虑以该象素为中心的邻域,通过对两幅输入图像中的对应部分进行加权组合来形成融合图像。该文提出了一种新的基于清晰度的图像融合规则,即采用保形有理三次插值样条函数来构造权值进行融合,试验结果表明该文提出的方法对于严格配准的多聚焦图像的融合效果比基于多分辨率的小波分解的融合算法好。 相似文献
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提出了一种新的基于卷积神经网络(CNN)和加权最小二乘法(WLS)的医学图像融合算法。算法主要步骤如下:利用滚动导向滤波(RGF)和高斯滤波(GF)构成的混合多尺度分解工具将源图像分解为基础层和一系列细节层,从而能够更好地保留尺度信息和边缘信息。基于卷积神经网络给出基础层融合规则,该规则能够更好地提取图像特征,使融合图像能够很好继承源图像结构信息、能量信息和强度信息。利用绝对值取大规则和加权最小二乘法优化策略,对细节层进行融合,使融合图像中包含更多的视觉细节信息和具有更高对比度。实验结果表明所提算法在视觉评价和客观评价方面与其他算法相比具有较好的优势,且在急性中风、致命性中风和脑膜瘤这三类疾病图像融合效果更为突出。 相似文献
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一种基于提升小波变换的快速图像融合方法 总被引:19,自引:0,他引:19
目前,多尺度分解的方法已开始应用于图像融合.针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大,不适于实时应用的局限性,提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法.多个源图像分别进行提升小波分解,使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数,通过提升小波逆变换得到复合图像,实验结果表明,提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法,有广泛的应用前景,特别适用于实时系统。 相似文献
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近年来多传感器数据融合技术在图象处理领域得到了广泛的重视和应用。鉴于来自同一景物的多幅变形图象,其来源不同,每幅图象都带有不同的噪声,针对这种图象的恢复提出了一种基于自组织特征映射神经网络的图象融合算法。该算法可分为3步,第1步是图象的预处理阶段,即对图象进行加权中值滤波,去除部分噪声;第2步利用自组织神经网络对每幅图象的象素进行聚类分析;第3步,对第2步得到的结果按照一定规则进行融合。仿真结果表明,该算法能明显提高图象质量。 相似文献