一种利用SAR和可见光图像融合检测目标的方法

本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法。该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分。首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准。其次,利用全局双参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征。最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标。实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能。      

基于压缩感知的红外与可见光图像融合算法

压缩感知是一种新的信号采样理论,突破了传统的Nyquist采样率须为信号最高频率的2倍以上的定理。对于稀疏信号,它能够以远低于Nyquist采样速率对信号进行采样,并通过重构算法恢复出原信号。提出了一种基于压缩感知的红外与可见光图像融合算法,对图像进行测量,并通过融合算法对测量值进行融合。仿真实验显示,压缩感知能较好地实现图像的融合。     

SAR与可见光图像融合中小波基选择的研究

在基于小波变换的SAR(合成孔径雷达)图像与可见光图像融合算法中,小波基的选择是关键之一.在分析SAR图像特性的基础上,深入研究了小波基的紧支集、消失矩和正交性等对融合结果的影响.并结合融合实验进行分析,综合考虑图像信息量、地物纹理和光谱信息等因素,总结出了根据不同的融合目的选择小波基的方法,为实际应用中小波基的选择提供了参考.     

基于目标区域与增强方法的红外与可见光图像融合

为了使红外图像与可见光图像融合较好凸显目标与挖掘更多细节信息,提出了一种提取目标区域与融入更多细节信息的融合方法。首先,对红外图像进行分割获取目标区域,并对可见光图像进行增强以挖掘更多细节信息;然后对原始红外图像与增强后的可见光图像分别进行非下采样contourlet变换(NSCT),得到不同的低频系数与高频系数,依据分割得到的二值化图像,低频部分的目标区域系数选自原始红外图像目标区域低频系数,其余区域选择增强后的可见光对应区域低频系数,高频部分按照邻域方差取大法选择高频系数;最后,进行NSCT反变换,得到融合图像。实验结果表明,与其他3种融合方法对比,主客观评价表明,该算法有效提高了图像的对比度,具有较好的整体视觉效果。     

基于Curvelet变换的SAR与可见光图像融合研究

提出了一种基于Curvelet变换的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合方法,设计了一种有效抑制噪声并充分保留源图像重要特征的融合规则。采用偏差指数、相关系数及等效视数指标对融合效果进行评价。实验证明,该方法明显优于基于小波和Ridgelet变换的融合方法。     

基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法

结合合成孔径雷达(SAR)图像特点,提出了一种基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法,并给出了具体的方法及详细流程.该方法首先将原始SAR图像进行分块处理,同时,利用离散小波变换(DWT)对分块结果进行稀疏处理,利用近似QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行低维线性观测,实现了SAR图像的稀疏化表征与压缩.文中讨论的改进的正交匹配追踪(OMP)算法,与传统的OMP算法相比,改进的OMP算法在保证重构精度的前提下,可有效提高收敛速度.最后,通过离散小波反变换等处理获得最终的SAR图像重构结果.仿真实验结果证明所提方法的有效性与可行性.     

一种可见光与毫米波辐射图像的融合方法

研究了波段相差极大的可见光和毫米波传感器图像的融合算法,提出利用小波变换将基于可见光的模拟毫米波辐射图像与实测毫米波辐射图像的相关信息进行融合,合成的图像可用来地图匹配制导以及辅助提高战场决策的正确率。仿真结果表明：融合图像包含了更多的互补信息,提高了实测图像质量。     

压缩感知图像融合

目前图像融合的方法大多数都是基于小波变换的图像融合方法,通过对小渡变换之后的低频系数和高频系数分别采用不同的融合准则,来达到所需要的图像以进行下一步处理,这些方法需要知道原始图像,也就是对硬件要求较高。采用压缩感知图像融合,即,将压缩感知用于图像融合,使得只知道原始图像在某个变换下的投影值的情况下,通过对已知的投影值使用融合规则得到融合后的投影值,然后用重构算法重构出图像,大大降低了对硬件的要求。在此给出了压缩感知融合方法与基于小波变换的图像融合方法的实验结果,融合结果表明,在不降低融合效果和视觉效果的基础上,该方法能够极大地降低硬件成本。采用熵作为衡量融合效果的指标,并对用两种方法融合的结果图像做了对比,研究结果表明,CS融合方法要优于基于小渡变换的图像融合方法。     

一种基于EASSF的红外与可见光图像视觉保真度融合

最近,多尺度特征提取被广泛应用于红外与可见光图像融合领域,但是大多数提取过程过于复杂,并且视觉效果不佳。为了提高融合结果的视觉保真度,本文提出一种基于边缘感知平滑锐化滤波器（Edge-Aware Smoothing-Sharpening Filter,EASSF）的多尺度图像融合模型。首先,提出一种基于EASSF的多尺度水平图像分解方法对源图像进行分解,得到水平方向上的多尺度纹理成分和基础成分;其次,采用最大值融合规则（Max-Fusion, MF）融合纹理成分,避免图像细节信息的丢失;然后,通过一种感知融合规则（Perceptual-Fusion, PF）融合基础成分,捕获显著性目标信息;最后,通过整合融合后的多尺度纹理成分和基础成分得到融合图像。实验通过分析感知融合系数,对比融合结果的客观数据得出红外与可见光图像融合在多尺度EASSF下较为合适的取值范围;在该取值范围内,本文提出的融合模型同一些较为经典和流行的融合方法相比,不仅解决了特征信息提取的复杂性,而且通过整合基础成分的显著性光谱信息,有效地保证了融合结果的视觉保真度。     

基于NSST和CS的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像需要实时融合的特点,提出一种降低算法复杂度的基于非降采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform)和压缩感知域的红外与可见光图像融合算法。利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频系数和各带通方向子带系数。对低频子带系数采用基于目标特征的加权平均融合规则;压缩感知理论的测量矩阵采用哈达马阶快速沃尔什矩阵,对细节信息保留较多的各带通子带系数进行观测测量,得到更稀疏的各带通子带系数测量值,对此测量值采用基于区域方差选大的融合规则得到融合测量值,运用基于增广的拉格朗日乘子和交叠方向恢复算法对融合测量值进行重构得到近似精确的各带通子带融合系数,最后对低频子带融合系数和各带通方向子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。     

一种基于全变差模型的欠采样图像重构方法

基于全变差范数最小化模型,构造了一种新的图像重构算法;利用欠采样域内的融合信息,结合构造的图像重构算法,提出了一种基于压缩感知理论的图像融合模型.数值实验表明,构造的重构算法与传统算法相比,在一定程度上减少了所需的采样数量;提出的融合模型对多类图像具有较优的融合效果.     

基于压缩感知的遥感图像融合方法

压缩感知理论,以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率对图像进行采样,可利用图像的部分信息重构原始图像,有效地减轻图像处理的计算复杂度,降低对硬件的要求。文中提出了一种基于压缩感知的遥感图像融合方法。在压缩域对多光谱和全光谱遥感图像进行了融合实验,并与传统的融合方法进行了比较,实验结果表明,文中方法在遥感图像融合上有着良好的性能。     

改进SSD的飞机遥感图像目标检测

针对当前飞机遥感图像目标检测算法的精度和实时性不能兼顾的问题,提出了基于SSD（SingleShotMultiBoxDetector）的飞机遥感图像目标检测算法。首先使用经过改进后的深度残差网络替换SSD的骨架网络,对于特征图之间缺少特征信息关联和特征通道间缺少差异性权重值的问题,设计了一种含有特征感受野增强模块与注意力机制模块的新型特征金字塔网络。该网络用以融合不同层级的特征信息和训练特征通道间的权重系数,使得深层网络和浅层网络都得到结构层次丰富的融合特征,为后续网络的分类与定位提供了良好的前提。另外,在改进后的SSD算法中还使用了聚焦分类损失函数来解决正负样本不平衡的问题。在飞机遥感数据集上进行相关实验,精度均值达到92.45%,每秒帧率为35.6。结果表明,改进后的SSD算法能够同时兼顾高检测精度和实时性。     

基于DWT的高频系数压缩感知图像融合

传统的基于DWT的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数,由于小波系数的低频部分为非稀疏的,导致其压缩重构质量差。针对该问题,提出了一种基于DWT高频系数压缩测量的融合方法,该压缩模式可以提高重构信号的质量,进而提高融合图像的效果。首先,对图像作小波稀疏变换,得到低频和高频系数,并对高频系数压缩测量得到测量值;然后,在小波域和压缩域分别进行融合,并对融合后的测量值进行重构得到融合后的高频系数;最后,经小波逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,本压缩感知模式较传统的压缩感知模式在减少压缩数据量的同时提高了图像的融合效果。     

基于CS测量矩阵优化的图像融合

测量矩阵是压缩感知理论的三大核心部分之一,它直接影响着压缩感知理论在图像融合领域的应用。针对随机测量矩阵不易硬件实现的问题,本文设计了一种仅由-1、0和1三个值组成的测量矩阵,并利用基于Gram矩阵的优化方法使其尽可能地与稀疏变换矩阵不相关。实验结果表明,该测量矩阵不仅能提高重构图像的PSNR（PeakSignaltoNoiseRatio）,而且将其应用于基于压缩感知的图像融合中,在采样率仅为非压缩域50%的情况下仍能取得较好的融合效果。     

压缩感知及其在医学图像融合中的应用

压缩感知在采样的同时完成信号的压缩,为解决医学图像融合过程中时间复杂度高、传输数据量大的问题提供了新方法.本文围绕压缩感知在医学图像像素级融合做了5个方面的工作:第一,给出了基于压缩感知的医学图像融合框架;第二,讨论了基于贝叶斯、贪婪迭代、凸松弛等四类重构算法;第三,梳理出医学图像像素级融合的七类方法;第四总结出基于压缩感知的四种医学图像融合路径;第五,指出了目前研究的难点和应用前景.     

目标增强的红外与微光图像融合算法

对于红外与微光图像融合,虽给为观察者提供了更多的图像信息,但是同时由于过多的背景信息反而掩盖了重要的目标信息,为了兼顾背景信息丰富和增强目标的需求,提出了一种新的目标增强的融合算法,首先改进了传统的顶帽变换算法,用来增强红外图像的目标信息,同时去除一些冗余的红外背景信息,然后利用人眼对颜色的敏感特性,将微光图像与红外图像通过色彩映射公式映射到相应的色彩空间进行融合,结果显示,该算法不但能提供丰富背景信息,同时也增强了重要的目标信息。     

基于压缩感知的SAR图像目标识别

提出一种基于压缩感知的合成孔径雷达图像目标识别方法,将目标识别问题转化为稀疏表示的近似求解问题。该方法利用测试样本在全体训练样本基下的稀疏性,实现样本间的近似稀疏表示。通过考察稀疏系数主要集中于样本真实类别之上的分布特性,研究了稀疏系数本身对目标类别具有的可区分能力,最后基于稀疏系数的分布特性设计分类算法完成目标识别。基于MSTAR数据中三类目标的实验证明,与目前已有的几种典型方法相比,该方法可以取得更高的识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。     

A novel multi-focus image fusion method based on distributed compressed sensing

Multi-focus image fusion aims to produce an all-in-focus image by merging multiple partially focused images of the same scene. The main work is identifying the focused region and then composing all the focused regions. In this paper, a novel efficient multi-focus image fusion method based on distributed compressed sensing (DCS) is proposed. Firstly, the low-frequency and high-frequency images are obtained by comparing the variance of the source images, which are further utilized to get the low-frequency and high-frequency dictionaries. Secondly, DCS using joint sparsity model-1 (JSM-1) is applied to reconstruct the precise high-frequency images. Thirdly, the decision map is obtained based on all the high-frequency images and then improved by the morphological processing. Finally, the focused pixels are chosen from the source images through the decision map. Experimental results indicate that the proposed DCS-based method can be competitive with or even outperform some state-of-the-art methods in terms of both visual and quantitative metric evaluations.     

压缩感知SAR成像方法及抗相干干扰性分析

对合成孔径雷达(SAR)的干扰与抗干扰技术,目前已受到广泛的关注和研究。文中在分析了传统SAR成像及其相干干扰原理的基础上,利用压缩感知理论,探讨了一种压缩感知SAR成像方法,并分析了其抗相干干扰性。该方法通过构造满足RIP性质的观测矩阵和稀疏变换矩阵,在假设场景目标稀疏的条件下,准确重构出场景目标高分辨像,克服了由于SAR系统收到回波信号的脉内频率和脉间相位关系被破坏而无法利用传统二维匹配滤波成像方法获得准确场景目标高分辨像的问题,具有很好的抗相干干扰特性。最后给出了相关的仿真实验结果。