红外偏振和光强图像差异特征分类树的构建

红外偏振和光强图像差异特征分类是融合算法随着差异特征类型的变化而自适应变化的前提。构建了差异特征分类树,以此实现差异特征分类。首先分析红外偏振和光强成像的差异特性,依据其成像差异特性构建分类树第1层差异的类别;然后对多组图像统计并描述第1层差异类别下的各差异信息,依据统计结果构建第2层差异的类别;最后提取红外偏振和光强图像的差异特征,将其按照差异特征分类树进行分类。实验表明,所建立的差异特征分类树可将红外偏振和光强图像的差异特征分类。     

一种古建墙壁受污题记文字图像边缘提取方法

针对古建墙壁题记文字图像受污染影响而边缘提取不完整、易产生伪边缘和不连续 边缘等问题,提出了一种受污题记文字边缘提取的方法。首先,对文字图像进行全变分去噪和多 尺度视网膜算法明暗增强预处理;然后构造阴影-遮挡准不变模型滤除污染和背景产生的伪边缘, 并用Gabor 滤波器对其进行空间平均,建立颜色结构张量,结合Canny 算法进行边缘提取;最后, 通过形态学方法滤除图像中存在的小面积边缘,并做区域连通处理,得到题记文字边缘图像。实 验结果表明,相比传统的Canny 算法和Sobel 算法,该方法有效地克服了污垢和背景造成的伪边 缘和不连续边缘,很好地提取出了完整的题记文字边缘,在边缘品质EQ 等客观指标上有较明显 提升。