基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取

针对具有复杂背景干扰,信噪比低的红外图像目标提取问题,提出了一种结合数学形态学和自动区域生长的红外目标提取方法。首先对图像进行中值滤波和灰度变换预处理,然后利用数学形态学高帽变换去掉大面积背景干扰区域,接着采用基于局部小波系数能量特征的方法找到感兴趣区域,再通过基于窗口均值的方法自动获取种子点进行区域生长分割。实验结果表明：本文方法能有效的消除复杂背景干扰,并很好的提取出目标。     

基于NSST和稀疏表示的多源异类图像融合方法

针对SAR、红外和可见光图像的灰度差异性大,融合图像感兴趣目标不突出的问题,提出一种基于NSST和稀疏表示的多源异类图像融合方法。首先将训练图像进行NSST变换,在低频系数上构建多尺度学习字典;对SAR、红外和可见光图像进行NSST变换,利用滑动窗口分解低频系数为图像块序列,对图像块序列零均值化后再稀疏分解,采用稀疏系数绝对值取大的融合规则;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;最后对融合系数进行NSST逆变换得到最终的融合图像。