基于L1-L0分解的可见光-红外线图像融合方法

为了增强融合图像中的夜视场景和显著性目标,提出了一种可见光与红外线图像的融合方法。首先,对可见光图像进行内容增强。其次,利用L1-L0约束的图像分解方法对增强的可见光图像和红外线图像进行分解,得到它们的基础层和细节层,在基础层上采用局部能量的融合规则进行融合,在细节层上利用显著性图的融合规则进行融合。最后将融合的细节层和基础层叠加得到融合结果。实验结果表明所提方法在主观视觉和客观评价上均取得良好的效果。     

基于方向导波增强的红外与可见光图像融合

为提高融合图像的视觉效果,并解决可见光图像受光线、天气等影响而成像不清导致的夜视背景弱的问题,本文基于方向导波提出了一种可见光与红外线图像的融合方法。首先,利用方向导波对可见光图像的内容进行增强,然后,利用方向导波的多尺度分解将可见光和红外线图像进行分解后再分别合成为小尺度层、大尺度层和基础层。在大尺度层的信息合成的过程中利用视觉基础上的正则参数将红外线图像的信息加入到可见光图像中去;在基础层的融合过程中采用基于能量保护与细节提取的融合规则。最后,将大尺度层、小尺度层与基础层合并为融合后的图像。实验结果表明所给方法在提高夜视背景、细节处理、能量保护等方面都有良好的效果。     

螺旋位错与压电材料椭圆夹杂干涉问题的一般解

目的 讨论无限大均匀压电材料中含有椭圆夹杂在螺旋位错作用下的反平面问题.方法 利用分区全纯函数理论、Cauchy 型积分、奇性主部分析方法以及 Riemann 边值理论进行讨论.结果 与结论给出了螺旋错位与压电材料椭圆夹杂干涉问题的一般解.     

基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法

非局部平均(Non-local means, NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性, 取得了很好的去噪效果.然而, 在强噪声的干扰下, NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性. 因此, 很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但是, 传统的梯度算子对噪声十分敏感, 不能有效地提高相似性度量的准确性. 本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field, SGF)引入权函数的定义中, 提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法. 首先, 区别于传统基于局部的梯度算子, 提出了基于全局的稀疏梯度场模型, 进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型(Adaptive sparse gradients field, ASGF), 并利用向前--向后分裂算法求解.然后, 利用图像的稀疏梯度场对NLM算法的权函数进行改进, 得到本文提出的算法.实验结果表明, 无论是客观评价还是视觉效果, 本文所提算法的性能优于NLM 算法和其他利用梯度信息改进的NLM算法.     

基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合

为了降低多尺度分解融合算法的复杂性，并提高融合图像适应人类视觉特点，本文提出一种基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合的方法。首先利用引导滤波对可见光图像实施增强的图像预处理，然后利用引导滤波将源图像分解为基础层和细节层。在细节层的融合规则中我们采用能量保护和细节提取的方法，最后将融合后的细节层与基础层合成融合结果。实验结果表明所给方法在提高视觉感知、细节处理、边缘保护等方面都有良好的效果。本文最后还讨论了可见光图像增强对融合方法的影响：从实验数据可知，增强可以提升融合效果，但在图像融合中融合方法才是关键。     

基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合

为了降低多尺度分解融合算法的复杂性，并提高融合图像适应人类视觉特点，本文提出一种基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合的方法。首先利用引导滤波对可见光图像实施增强的图像预处理，然后利用引导滤波将源图像分解为基础层和细节层。在细节层的融合规则中我们采用能量保护和细节提取的方法，最后将融合后的细节层与基础层合成融合结果。实验结果表明所给方法在提高视觉感知、细节处理、边缘保护等方面都有良好的效果。本文最后还讨论了可见光图像增强对融合方法的影响：从实验数据可知，增强可以提升融合效果，但在图像融合中融合方法才是关键。