感兴趣区域的确定及相似度计算方法

对ROIBIR系统中ROI的确定及区域相似度计算进行了研究.首先介绍了两种确定ROI的方法,它们充分利用分割区域的用户可见性、区域及其权重用户的可指定性来实现用户的可选性.使图像的检索系统融合人的感知能力,符合人们的检索习惯.然后介绍了一种基于区域的图像相似度计算方法,这种方法先分别按照区域的综合特征、直方图特征值及区域的形状特征进行相似度计算,再将各自相似度加权乘积作为两区域的相似度,各区域最大相似度的平均值作为感兴趣区域与目标图像的相似度.并用实验证明了提,出方法的有效性.     

基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法

针对红外图像与可见光融合时特征信息无法充分提取的问题,提出了一种基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法。该方法利用深度玻尔兹曼机（DBM）进行最优能量分割得到显著红外目标,并采用非下采样剪切波变换（NSST）将红外目标区域与背景区域融合的映射图进行稀疏分解和融合。仿真实验结果表明,与现有的几种经典方法相比,基于本文方法的结果图像拥有更好的视觉效果和更理想的客观结果。     

融合梯度特征的红外目标跟踪

Meanshift跟踪算法普遍采用单一的灰度空间进行红外目标跟踪,直方图所含信息量少,容易受目标和背景灰度变化的影响．文中提出一种融合梯度特征的红外图像Meanshift跟踪算法,该算法对边缘和结构特征的梯度值进行量化,建立梯度特征模型;利用Bhatta—charyya系数分别计算梯度特征和灰度特征的特征相似度;设置置信度系数,并利用置信度系数将梯度特征相似度和灰度特征相似度进行融合,得到综合相似度;针对综合相似度推导Meanshift迭代方程,通过迭代运算逐步逼近目标实现跟踪;利用灰度特征相似度和梯度特征相似度信息并结合置信度系数设计模型更新准则以提高跟踪鲁棒性．文中算法能够适应红外目标跟踪中目标与背景的变化,鲁棒性强且跟踪准确度高,仿真实验表明该算法较普通Meanshift算法性能有较大提高,跟踪精度也有所改善．     

一种双波段红外图像弱小目标融合检测新算法

提出了一种基于模糊推理的双波段红外图像弱小目标融合检测新算法．首先分别得到双波段红外差分图像,根据差分图像的噪声特性引入隶属度函数来衡量像素点灰度变化程度,对多帧差分图像进行融合,按照“IF…THEN…”规则分别完成单一波段融合后的图像模糊推理,提取目标运动航迹,最后通过融合双波段的航迹实现弱小目标的检测．仿真实验结果表明,该算法通过模糊推理克服了 “硬”判决带来检测概率低的缺点,利用双波段红外图像融合提高了检测性能,可以有效地检测出低信噪比红外图像序列中的弱小运动目标．     

一种基于区域分割的红外可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波和区域分割的红外可见光图像融合方法。先对红外图像和可见光图像进行提升小波分解,得到各自的高频和低频子图像,利用红外图像的热效应特征显著的特点对红外图像的低频子图像进行检测分割,用分割得到的二值图像来指导低频子图像的融合决策,对于高频子图像,采用区域方差匹配度决策法,最后对融合后的小波系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,这种算法能够合理有效地保留红外图像的热目标信息以及可见光图像中丰富的光谱信息,提高了图像的可理解性,客观评价准则与目视效果吻合良好。     

基于区域分割与提升小波变换的图像融合算法

针对精确制导武器系统中,利用传统方法获取的融合图像使得红外目标模糊、识别率低、定位性差及不能继承可见光图像色彩特性而出现光谱扭曲与失真的现象,提出了一种基于区域分割和提升小波变换的红外与可见光图像融合方法。首先结合区域生长与边缘提取图像分割法,将红外图像背景区域与目标区域分开;其次采用像素邻域能量取大法,将红外目标区域映射到可见光背景中;最后将上步得到的融合图像与原图像进行低频加权,高频平均梯度的提升小波融合变换,防止因图像分割所形成的拼接错误而导致重要信息丢失现象。实验结果表明:融合后的图像,目标凸显,背景自然,能够达到准确定位与快速识别的目的,并对隐藏目标的检测有着重要的指导意义。     

PCA-CCA在红外与可见光图像特征融合中的应用

针对红外与可见光图像特征级融合提出一种基于PCA-CCA的融合方法.分别提取红外与可见光图像的特征,由于当特征维数较高时,基于CCA方法的目标函数会面临协方差矩阵奇异的问题,无法进行求解,因此首先利用PCA方法进行降维,然后在低维空间中利用CCA方法求解融合特征.通过实验证明,本文的方法能够有效地提取融合特征,并且识别效果高于单一的CCA融合方法.     

基于FLM的特征检测算法在手势识别中的应用

提出一种用于特征检测的基于高斯函数的特征相似度函数(Feature Likelihood map(FLM))，该函数是归一化为[0，1]的一个函数，它模拟了在尺度空间中各点的图像特征的相似度．FLM继承了一些基于特征的图像描述方法的特点，避免了模型和数据匹配算法中所需要的大量的搜索，它还淘汰了基于特征的传统方法中的阈值需要．本文推导了对称圆状特征的相似度函数，并且将它运用于手势识别中，实验结果表明该方法能很好地检测出手形特征并且进行手区域定位和手形识别.     

一种特征可控的图像检索方法

提出了一种新的图像检索方法,它利用图像颜色特征和空间特征的加权平均作为图像的相似性度量.与目前常用的图像检索方法相比,该算法在查精度及查全度两个指标上均有明显的提高,且对结构相似但颜色完全不同的图像也能够有效地进行检索.同时,由于特征加权因子的可调节性使得所设计的系统可根据用户检索所反馈的信息进行调节及控制.     

基于局部主色和边缘特征的图像检索

在基于内容图像检索技术中,经典颜色直方图方法具有一定的局限性,为此提出一种综合图像局部主色和边缘特征的图像检索方法.通过使用HSV颜色模型对图像进行量化,设计了一种重叠方式的图像分块方法,然后加权各分块区域主色,得到颜色特征,再利用Sobel算子提取图像边缘,用二维边缘直方图描述边缘特征,最后将颜色特征和边缘特征通过加权处理,得到图像总的相似度,实现图像检索.实验表明:综合两种特征的检索方法比单一特征的检索方法效果更好.     

Sub-Regional Infrared-Visible Image Fusion Using Multi-Scale Transformation

Infrared-visible image fusion plays an important role in multi-source data fusion, which has the advantage of integrating useful information from multi-source sensors. However, there are still challenges in target enhancement and visual improvement. To deal with these problems, a sub-regional infrared-visible image fusion method (SRF) is proposed. First, morphology and threshold segmentation is applied to extract targets interested in infrared images. Second, the infrared background is reconstructed based on extracted targets and the visible image. Finally, target and background regions are fused using a multi-scale transform. Experimental results are obtained using public data for comparison and evaluation, which demonstrate that the proposed SRF has potential benefits over other methods.     

基于区域显著性的双波段图像融合方法

为了在红外与可见光图像融合中保留更多有效信息,提出一种基于区域显著性分析的融合方法.通过区域分割以及多分辨率对比度分析,获得图像的尺度不变区域显著性图（RSISM）.利用RSISM能够有效表达区域的显著性特征,合理区分不同性质的区域;根据RSISM划分显著性区域、背景区域及中间区域,对各区域制定相异融合规则,并在非降采样轮廓波变换（NSCT）变换域上融合双波段图像.实验证明,与传统方法相比,该方法能够更好地保留显著性区域的红外特征及其他区域的细节信息,同时对背景热辐射干扰不敏感,有较好融合效果,并能够拓展应用于动态图像的融合中.     

非下采样剪切波的红外偏振图像融合

针对传统红外目标探测技术中的探测率较低,无法分辨红外伪装的军事目标等缺点,提出区域显著性的非下采样Shearlets变换(NSST)方法融合图像,运用NSST能够将图像精细的分解在频率域,在频率域根据图像显著性分布权重确定融合规则,经过NSST反变换得到融合后图像.结合中波与长波红外实拍实验,比较该方法与其他常用融合方法,结果表明,区域显著性的NSST融合图像噪声信息少、对比度、信息熵及互信息值均较高,方法适合偏振图像的融合,有利于目标的识别与探测.     

一种改进卷积神经网络的教学图像检索方法

针对卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失以及降低高维度图像特征数据等问题,提出了一种改进卷积神经网络的图像检索优化方法。该方法首先利用融合的卷积层提取图像特征,并在融合的卷积层之间添加全连接层以减少特征信息的丢失;然后采用主成分分析法对高维的特征数据进行有效的降维处理;最后采用余弦相似度的方法进行相似度匹配,以实现相似图像的检索。采用当前经典的LeNet-L、LeNet-5等方法同文中方法在图像检索性能评价指标上进行对比实验。实验结果表明,所提出的检索方法比文中其他检索方法在查全率和平均查准率方面提高了3%27.3%。     

Feature-Based Fusion of Dual Band Infrared Image Using Multiple Pulse Coupled Neural Network

To improve the quality of the infrared image and enhance the information of the object, a dual band infrared image fusion method based on feature extraction and a novel multiple pulse coupled neural network (multi-PCNN)is proposed. In this multi-PCNN fusion scheme, the auxiliary PCNN which captures the characteristics of feature image extracting from the infrared image is used to modulate the main PCNN, whose input could be original infrared image. Meanwhile, to make the PCNN fusion effect consistent with the human vision system, Laplacian energy is adopted to obtain the value of adaptive linking strength in PCNN. After that, the original dual band infrared images are reconstructed by using a weight fusion rule with the fire mapping images generated by the main PCNNs to obtain the fused image. Compared to wavelet transforms, Laplacian pyramids and traditional multi-PCNNs, fusion images based on our method have more information, rich details and clear edges.     

基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法

红外和可见光图像表征了互补的场景信息. 现有的基于深度学习的融合方法大多通过独立提取网络分别提取两个源图像特征,从而丢失了源图像之间的深度特征联系. 基于此,提出了一种新的基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法,针对不同模态的特点采用不同的编码方式提取图像特征,利用一个模态的信息补充另一个模态的信息,并对提取到的特征进行融合,最后根据融合特征重建融合图像. 该算法可在两个模态的特征提取路径之间建立交互,不仅可预融合梯度信息和强度信息,且能增强后续处理的信息. 同时设计了损失函数,引导模型保留可见光的细节纹理,并保持红外的强度分布. 将所提算法与多种融合算法在公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法获得了良好的视觉效果,客观指标评价方面对比现有的优秀算法也有一定的提升.     

采用多层卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

为提升光学图像在低照度条件下的可用性,对红外图像与可见光图像进行融合从而结合两者的优势是一种有效的技术手段。稀疏表示理论在红外与可见光图像融合领域已经得到了广泛的应用,然而基于稀疏表示理论的图像融合方法所采用的局部建模方式易于导致语义信息损失和对误匹配的低容忍度两大缺陷。卷积稀疏表示的全局建模能力对克服上述不足具有巨大的优势,本研究借鉴卷积神经网络的结构设计了一种前馈式基于多层卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合网络,该网络包含5层:第1、2层为卷积稀疏层,通过预训练的字典滤波器获取源图像的卷积稀疏响应;第3层为融合层,通过活性图评价以获取融合结果;第4、5层为重建层,基于融合结果结合字典滤波器重建融合图像。实验结果表明,所提出的图像融合方法有效抑制了稀疏表示理论应用于图像融合的两大不足,在客观评价指标方面明显优于基于稀疏表示、基于单层卷积稀疏表示和基于卷积神经网络的图像融合算法,在算法的计算复杂度和运行时间方面优于基于稀疏表示和基于卷积神经网络的图像融合算法。     

小波域CT/MRI医学图像融合新方法

针对传统小波变换融合算法对细节信息的丢失问题,提出了一种新的小波域CT/MRI医学图像融合算法,利用平均梯度和方差两个指标来指导低频分量的融合;对高频分量采用基于梯度能量比加权的融合规则。实验结果表明,与传统的小波变换方法相比,此方法能够充分地将两种不同模式的信息融合在一起,很好地保留原始图像的重要特征,融合图像包含更丰富、更全面的细节信息,有效提高了医学图像融合的信息量。     

刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量

为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试。在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比。结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性。     

基于稀疏表示和PCNN的多模态图像融合

提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的新方法。首先将原图像进行bandelet变换,提取出图像中的几何流和bandelet系数等重要信息,再利用PCNN进行几何流融合、根据稀疏相似度优化融合后的几何流,然后更新部分bandelet系数并根据最大绝对值规则进行融合,最后通过bandelet逆变换得到融合后的图像。仿真实验结果表明,本算法有效改善了融合效果,融合图像边缘、纹理清晰,整体效果极佳;与现有的平均值融合算法、拉普拉斯金字塔算法以及基于小波变换和PCNN的WT-PCNN算法相比,本算法得到的融合图像的灰度均值、标准差、平均梯度、互信息等指标都得到了提高。