基于小波包变换的遥感图象融合

为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来，以提高对图象信息的分析和提取能力，在研究了小波包图象分析法之后，提出了一种基于小波包变换的图象融合方法，由于小波包变换能对图象进行多层次分解，包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解，因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法，利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象，能够很好地将源图象的细节融合在一起，通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较，证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

基于马尔可夫随机场的SAR图象目标分割

运动、静止目标获取与识别（MSTAR）计划表明，将合成孔径雷达（SAP）图象分割成目标、阴影和背景杂波区域对于从开放环境中进行目标识别是一种有效的手段。但是由于SAP图象所固有的斑点噪声的影响，传统的分割方法很难获得准确的分割。为此提出了一种基于MRF(Markov random field)模型的SAP图象分割算法。用MRF模型描述待分割图象的先验知识，利用最大似然（ML）估计从训练数据中获得图象各区域的先验概率分布，采用Bayes方法，在观测数据基础上，根据分割图象的后验分布所对应的MRF模型的条件概率，利用Metroplis采样器获得最大后验概率（MAP）准则下的图象分割。通过对MSTAR的样本目标图象应用该算法，结果表明它可以获得稳健和准确的分割效果。     

面向图象压缩的图象分类及压缩结果预测

图象数据存在冗余使图象压缩成为可能 ,而不同图象的数据冗余度特别是空间冗余度相差很大 .对被压缩图象的空间冗余度这一图象的本质属性进行研究、减少图象压缩及方法选择时的盲目性是非常必要的 .为此提出了面向图象压缩的图象分类这一新概念以及具体分类算法 .该算法利用图象小波高频系数的分布特点 ,采用图象边缘度作为图象空间冗余度的度量 ,将不同内容的图象按边缘度大小分类 .分类的结果可对不同图象的压缩结果进行预测 .实验结果表明 ,图象分类结果和对压缩结果的预测是有意义的 ,并与人的视觉相吻合 .该分类思想对其他图象处理算法的选择和优化也有参考价值 .     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

基于D-S证据理论的多源图像分割算法

针对多源图像分割问题,提出了一种可靠的分割算法.采用被污染的高斯分布描述待分割图像,MRF模型描述分割图像的先验分布,并利用D-S证据理论融合多源数据的不确定性,依据置信度最大的原则,确定多源图像数据的分割标记类别.用仿真图像和多源遥感图像的分割结果,证明了该算法提供了更准确、可靠的分割结果.     

基于MRF场的SAR图像分割方法

提出了一种基于MRF（Markov Random field)模型的SAR（Synthetic Aperture Radar)图像分割算法,本算法利用ICM（（Iterative Conditional Mode)局部 优化方法,获得MAP（maximum a posteriori)准则下的图像分割结果。并引入了剔除外层数据的机制,用MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)数据进行实验,结果表明,算法能有效减少斑点噪声的影响将图像分割为目标,阴影,背景三部分,实验结果是令人满意的。     

多源遥感图象融合及应用

标准的数据融合方法在解决一幅高分辨率、全色图象与一幅低分辨率多频谱图象融合问题时,会使多频谱数据的频谱特性失真。我们基于多分辨率小波分解开发了一种技术,用于此类图象的融合。此法是将高分辨率图象的小波系数添加到多频谱（低分辨率）数据上,再将全色图象小波变换的高阶系数添加到多频谱图象的浓度组件上,此算法是对对标准的浓度－色度－饱和度（IHS或LHS）合并法的改进,将该算法应用于SPOT与LANDSAT（TM）图象融合的结果表明,在保留频谱与空间信息方面优于IHS和LHS融合法。     

融合多特征和双向图分类的专家推荐方法

专家推荐是推荐系统领域的一个研究热点,专家信息特征提取的合理性直接影响到推荐的准确性。然而多数专家推荐方法未对多源信息构建特征关系文本图,忽略了属性特征之间的相关性,以及无法依据关联性拓展知识领域特征。针对以上问题本文提出了一种融合多特征和双向图分类的专家推荐方法CMFBG。首先通过多源信息融合获取专家个体多特征信息,并对不同属性特征构建类内文本图;然后分别使用基于Transformer的双向编码器表示（Bidirectional encoder representation from transformer, BERT）模型和图卷积神经网络（Graph convolutional network, GCN）模型对特征提取并融合;最后通过双向注意力机制增强源数据对图特征的扩展,实现图结构上的分类。在同一专家数据集上进行实验分析,结果表明在图分类任务中CMFBG精确率高于其他算法,达到了91.71%。     

三维医学图象可视化技术综述

概要地分析和评述了近年来三维医学图象可视化技术的发展,并主要从三维医学图象的分割标注、多模态医学图象的数据整合、体数据的绘制等3个角度对三维医学图象的可视化技术进行了分类综述,同时介绍了各种算法的原理和最新进展,由于医学图象可视化的目的是辅助医学了解生物内部组织的信息,因此除图象绘制技术外,组织及组织特性的精确自动分割标注技术,以及将不同图象模态提供的互补信息综合起来的匹配/融合技术外,都是医学图象可视化需要解决的重要问题,其中,多模态图象的可视化在三维医学图象可视化领域中最具有挑战性和发展前景。     

基于多层次灰关联分析的图象分割性能评估

图象分割是自动目标识别系统(ATRS)的关键部分,它是一种基本的图象分析技术,作为图象分析的重要步骤在许多图象应用分析中都是必不可少的,其结果直接影响到其后的信息处理过程.分割算法性能的评估是ATRS离线评估的重要组成之一.根据信息融合与系统工程思想,提出了基于多层次灰色关联度分析的图象分割性能评估模型,该方法综合信息融合、灰色系统和层次分析法等新兴学科精华而成,该方法既可以从整体上进行评估、又可以从某个侧面进行评估.文中给出了该方法同以往方法的实验对比,应用实例显示,它在现有文献的基础上提高了数据的离散性,便于区分不同分割算法的性能,克服了以往方法的奇异性和不灵敏性,它在分割算法的性能评估方面比其他方法更为有效、合理,从而使评判更易进行.     

基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法

针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况, 结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。 对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。 基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。 实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。     

基于引导滤波和shearlet稀疏的遥感图像融合算法

针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准进行替换融合。基于区域能量和区域方差融合处理对应的高频子图,再利用shearlet反变换获取融合结果。实验结果表明,本文算法能提高图像清晰度以及光谱保留度,在图像完整度和细节考量上远好于其他算法。     

图像搜索结果的滑动窗口多标记传播聚类

针对图像聚类中数据量大、部分重叠等问题,提出一种基于滑动窗口的多标记传播聚类算法。首先根据图像距离计算图像间的相似度,设定阈值将相似度转变为链接,构造出一个无向图;然后应用基于滑动窗口的多标记传播算法对无向图进行社区划分。滑动窗口可以存放多个标记,从而一个图像可以归属于多个类别。对公开网络数据和搜索引擎返回的真实图像数据进行实验,结果表明,该方法能有效发现具有重叠划分的簇,且簇的意义比较明确。     

基于多阈值融合的图像分割

提出了一种基于知识的多阈值融合图像分割新方法．首先利用一组多阈值分割结果建立连通域生长树．然后判断树叉对应的连通域合并是否合理，为此提出了连通体元、体元生命期、体元体积等概念，结合灰度均匀性定义出通用合并准则．最后将图像各位置的最佳连通域组合为最终图像分割结果．该算法充分利用了目标的灰度和空间属性，对灰度平稳和渐近变化的多目标图像分割非常有效．此外，该算法可以有效融合具体应用的先验知识，具有很高的智能性。     

基于小波域层次Markov模型的图像分割

针对两个状态的有限高斯混合模型逼近小波系数的不足和小波域隐马尔可夫树标号场相互独立的缺点,提出了一种基于小波域层次马尔可夫模型的图像分割算法,这种模型用有限通用混合模型逼近小波系数的分布,使有限高斯混合模型只是其一种特殊情况;在标号场的先验模型确定上,利用马尔可夫模型描述标号场的局部作用关系,给出标号场的具体表达式,克服了小波域马尔可夫树模型标号场相互独立的不足,然后利用贝叶斯准则,给出相应的分割因果算法。该模型不仅具有空域马尔可夫模型有效的递归算法的优点,同时具有小波域隐马尔可夫树模型中的马尔可夫参数变尺度行为。最后用真实的图像和合成图像同几种分割方法进行了对比实验,实验结果表明了本文算法的有效性和优异性。     

基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合

基于Contourlet域的隐马尔可夫树模型能反映不同尺度系数之间、不同方向系数之间的相关性,基于此,提出了一种基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的图像融合算法。对源图像进行Contourlet变换,并针对高频子带系数建模并训练得到每一系数的后验概率;利用该后验概率指导高频系数融合的规则,对边缘和背景区域进行不同的融合处理,以尽可能保留原始图像的重要特征;进行Contourlet反变换得到最终融合结果。针对多聚焦图像进行了融合实验,采用联合熵、熵、相关系数、清晰度等指标对融合效果进行评价,实验表明了该算法优于基于Contourlet域的常规融合算法以及小波域隐马尔可夫树融合算法。     

异质影像融合研究现状及趋势

成像机理上的差异导致了异质影像数据之间存在着本质区别,这使得其在像素级融合存在很大困难,因此异质影像融合主要集中于特征级和决策级.本文从信息融合的基本原理出发,详细论述了异质影像融合结构、特征级融合算法、决策级融合算法的研究现状.同时,深入分析了异质影像融合中存在的问题,并指出了未来的发展方向.     

基于图论的彩色图像快速分割方法研究

基于图论的图像分割方法作为一种全局的分割方法,当图像的信息量增大时,问题求解将非常耗时.提出一种基于图论的彩色图像快速分割方法,该方法首先用区域生长法将彩色图像划分为内部相似的一些区域,再用最小支撑树MST(Minimum spanning tree)方法在这些区域之间进行分割,产生最终的分割图像.以彩色图像作为研究对象,实验结果表明,相对于传统的MST图论分割方法,该方法在取得较好分割效果的同时,提高了分割速度.     

Intrinsic Image Decomposition Using Multi‐Scale Measurements and Sparsity

Automatic decomposition of intrinsic images, especially for complex real‐world images, is a challenging under‐constrained problem. Thus, we propose a new algorithm that generates and combines multi‐scale properties of chromaticity differences and intensity contrast. The key observation is that the estimation of image reflectance, which is neither a pixel‐based nor a region‐based property, can be improved by using multi‐scale measurements of image content. The new algorithm iteratively coarsens a graph reflecting the reflectance similarity between neighbouring pixels. Then multi‐scale reflectance properties are aggregated so that the graph reflects the reflectance property at different scales. This is followed by a L₀ sparse regularization on the whole reflectance image, which enforces the variation in reflectance images to be high‐frequency and sparse. We formulate this problem through energy minimization which can be solved efficiently within a few iterations. The effectiveness of the new algorithm is tested with the Massachusetts Institute of Technology (MIT) dataset, the Intrinsic Images in the Wild (IIW) dataset, and various natural images.