综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。     

绝对值活跃度和区域相似度图像融合

论文提出了图像绝对值活跃度和区域相似度的新测度准则,分析了其性质,并在此基础之上建立了基于源图像绝对值活跃度和区域相似度的新的多光谱图像融合算法。对真实多光谱图像融合实验结果的主观定性评价和客观定量分析说明,与目前融合领域中的几种同类经典算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息并更好地保持源图像特征。     

基于协同表示的高光谱和多光谱图像融合算法

为了增强高光谱图像的空间分辨率,该文提出一种基于传统Pan-sharpening技术的高光谱和多光谱融合框架,该融合框架将高光谱和多光谱(HS-MS)图像融合问题简化为若干个多波段和单波段(MB-IB)图像融合问题。在此基础上,对于每个多波段和单波段图像融合的问题提出一种基于局部自适应(LA)字典和协同表示(CR)的图像融合(LACRF)算法,得到高空间分辨率的多波段(HRMB)图像,并最终获到了高空间分辨率的高光谱图像(HHS)。通过实验可知,LACRF算法具有良好的融合效果。     

基于局部空间线性恢复模型的多光谱与全色图像融合算法

建立了同一场景不同空间分辨率图像间的局部空间线性恢复模型(LSLRM),并将其应用于多光谱(MS)和全色(Pan)图像的融合,提出了基于LSLRM的MS和Pan图像融合算法.该算法以HIS变换和冗余小波变换为分析工具对参与融合的源图像的光谱和空间信息以及空间高、低频信息进行分离,并在相应的图像分量之间建立LSLRM,从而完成融合步骤.实验结果表明,该融合算法能够以较为合理的时间开销有效地保留MS和Pan图像中的光谱和空问特征,引起较小的光谱畸变,还能够根据实际需要设定软/硬阈值,以获得更合适的融合图像.     

基于局部信息熵及其分布特性的图像融合算法

提出了一种新的基于HIS模型的图像融合算法，根据源图像在有向梯度域中的局部信息熵及其分布情况确定融合准则。对实验结果的主观定性评价和客观定量分析说明，新算法在有效保持空间信息的同时，产生的光谱畸变较小，对全色图像中的噪声有一定的免疫力，从而克服了现有同类算法光谱失真严重和对源图像中噪声敏感的缺点。     

PE-g-MA/PTFE/PA66共混材料摩擦磨损性能研究

采用熔融挤出的方法制备了马来酸酐接枝聚乙烯(PE-g-MA)或聚四氟乙烯(PTFE)改性的聚酰胺66(PA66)共混物,并用注塑成型的方法制备共混材料试样。通过对材料的力学性能、摩擦磨损性能、动态热力学性能的测试与表征,初步探讨了它们之间的相互影响关系。结果表明,PE-g-MA和PTFE均能显著提高PA66材料的摩擦磨损性能,并随着填充量增加,材料的摩擦因数和体积磨损率持续降低。并且PE-g-MA和PTFE对PA66的摩擦磨损性能具有协同改性作用,当PE-g-MA和PTFE质量分数分别为5%和10%时,材料的综合性能最优。     

基于多小波分解的多光谱图像矢量融合

在实数域中,对称、正交的紧支集非平凡单小波基不存在,而多小波把紧支性、对称性、正交性完美地结合在一起,使小波理论从标量扩展到矢量范畴。考虑到图像多小波变换系数具有矢量特性,该文将基于像素点和基于区域的标量融合策略推广到矢量情形,提出一种新的、在多小波域中基于矢量融合的图像融合算法,充分利用多小波变换域系数矢量内部各个分量的相关性来提高融合质量。两波段真实多光谱图像融合实验结果表明,与单小波标量融合方法相比,多小波矢量融合算法获得的图像具有较优的视觉效果和客观评价指标,从而证明了用于图像融合时,多小波较之单小波更适合于人类视觉系统,具有广泛的应用前景。