基于红外目标特征提取的图像融合方法

为有效突出红外目标,同时尽可能多地保留可见光图像中的纹理细节信息,使得最终的融合图像更符合人类视觉感知效果,本文提出一种新的基于红外目标特征提取的红外与可见光图像融合方法。首先,利用高斯滤波器将源图像分解为粗略尺度信息和边缘纹理细节信息;对红外图像的边缘纹理细节信息进行去“光晕”分解,在此基础上进一步利用OTSU多阈值分割算法将红外图像分割为目标区域、过渡区域和背景区域;最后,依据分割结果确定各分解子信息的融合权重,以有效地将红外目标信息注入到可见光图像中,同时尽可能多地保留可见光图像中重要的场景细节信息。实验结果表明,本文方法无论从主观视觉还是客观评价指标上,都要优于目前常用的有代表性的图像融合方法。      

激光遥感图像乘性噪声降噪技术

激光遥感图像乘性噪声的降噪处理中,传统解决乘性噪声的图像降噪技术存在较多的缺陷,故根据乘性噪声的非线性和时变性,提出基于TV模型的激光遥感图像乘性噪声综合降噪方法,在不破坏图像基本结构的情况下进行降噪。该方法使用TV模型针对乘性噪声的非线性和时变性进行能量变分,获取乘性噪声能量极限,综合使用规则化方法和边界约束法对能量极限进行迭代求解,从激光遥感图像的边缘处开始向内进行乘性噪声平滑降噪,很好地保留了图像边缘信息。实验对不同降噪方法进行了对比分析,结果显示,所提降噪方法具备良好的降噪性能。     

基于Matlab的红外图像的轮廓特征提取

红外图像轮廓特征的提取是其识别和判读的重要技术基础。本文将Matlab语言引入红外图像处理,介绍了Matlab语言的主要特点,给出了相应提取过程语言程序及处理结果．说明Matlab语言适用于红外图像轮廓特征的提取,该方法的提取效果优于Sobel算子法。     

基于MSER的红外与可见光图像关联特征提取算法

关联特征提取是红外与可见光图像配准、融合和变化检测等应用中的关键步骤。针对同一场景红外与可见光图像间关联特征难以正确提取的问题,基于最稳定极值区域(MSER)算法,提出了一个仿射不变的关联特征提取方法。该方法主要包括3个步骤：(1)提取红外与可见光图像中的最稳定极值区域;(2)对特征区域进行椭圆拟合;(3)规则化处理,消除形变干扰,输出便于描述和匹配的一致性特征。实验结果证明了该算法在红外与可见光图像关联特征提取中的有效性。     

散斑动态存储

提出用旋转孔径照相法存储动图像的新技术,可将图像连续变化的全过程记录在一张散斑图上,并可在滤波系统中将图像依次地再现出来.该法可用于动信息存储、动变化量监测、动画放映等等.     

基于特征提取的红外与可见光图像融合

为提高红外与可见光图像融合的效果,加快融合算法处理速度,提出了一种基于特征提取的图像融合算法。改进了数学形态学中的顶帽运算,用于提取源图像的特征图像及背景图像;设计融合规则,对特征图像及背景图像分别进行融合处理;最后重构得到融合图像。另外,对本文融合方法的参数选择进行了分析,并且设计了适用于背景图像融合的自适应加权融合规则。实验表明,该融合方法能有效获取源图像的特征信息,提供丰富的背景信息,运算速度快,易于硬件实现。     

基于红外图像的被动测距方法

根据红外成像导引头截取时序红外图像的特点,提出了一种跟踪红外运动图像序列中目标的稳定特征点,利用成像所得特征部分尺寸得到距离信息的被动测距方法。基于红外图像特征点难以提取的特点,在分析典型飞机红外图像的基础上,采用局部自适应插值算法提高图像分辨率,并对飞机图像及尾焰进行双阈值分割。跟踪过程中选择机头部位作为特征点的提取部位,通过分析导引头投影成像模型得到弹目距离估计量,并根据跟踪成像特点对估计结果做了进一步修正。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于相位分析的散斑图像位移测量算法

通过对数字散斑图像位移测量方法和激光散斑图像特点的研究,提出了一种利用数字散斑图像进行位移测量的新方法:同频率相位比较法.该方法把移动前后的激光散斑图像像素分别在X、Y方向上叠加,对叠加后的一维序列进行频谱分析,找出同一频率的信号的存前后两幅散斑中的相位偏移,然后通过统计分析求解激光散斑图像的位移.大量实验证明,上述算法可行,不使用插值法即可求解亚像素级位移,并能大幅度提高位移测量速度.     

成份制导中的红外图像分割算法

采用凝视焦平面阵列(FPA)的红外成像制导技术以其优越的性能在空空导弹中得到了广泛的应用。由于空中飞机目标表面各部位的温度不同，使得红外成像探测装置获得的目标图像的不同部位存在着较大的灰度差异，这给正确分割出目标带来了很大的困难。针对飞机目标红外图像的特点和成像制导技术中图像分割的目的，文中提出了一种有利于目标特征点识别的图像分割算法，它首先对目标红外图像进行阈值分割，然后选取合适的结构元素并利用数学形态学的并行性特点对目标内部的空洞区域进行填充，最后得到比较精确的分割图像，这种分割结果对基于灰度连续性的目标特征点识别算法非常有利。     

飞机红外灰度图像实时特征提取

根据目标特性自顶向下提出了一种灰度图像分割自适应门限的选取方法,利用门限对飞机红外图像进行灰度分级得到飞机灰度图像,从灰度图像中提取边缘特征和不变性角特征,为分类识别提供特征输入。     

位置随机散斑相关测量方法及应用

本文提出了一种新的位置随机散斑相关测量方法.在新的方法中将数字图像分为若干个n×n像素的窗口,在每个窗口中确定一个或两个散斑点,散斑为高斯散斑.与原来的就整场取随机位置的方法相比较,制作出了散斑分布更均匀的局部位置随机的散斑图.本文还分析了基于局部随机位置点阵,利用成像透镜的低通滤波作用生成局部位置随机的散斑图的方法.文中分别模拟了局部位置随机散斑图和整场位置随机散斑图在数字散斑相关测量中的应用,将两种散斑相关测量的方法进行了比较分析.     

基于卷积运算的纸币红外图像斑马线特征提取

提出利用卷积运算方法对纸币红外图像特征之——斑马线结构特征进行了提取,与数学形态学、canny边缘检测等特征提取结果进行了比较,并在MATLAB环境下编程实现。实验结果表明,在红外防伪点较难清晰成像的情况下,分析特征固有频率,设计了合适的卷积核,利用图像水平投影和信号卷积运算能够克服光源不均匀及纸币新旧不同带来的识别困难,将红外图像的弱目标特征提取出来,算法简单,应用性强,鉴伪效果好。     

基于拉普拉斯金字塔加权熵的散斑区域提取

在数字图像相关计算中,通常需要人为地选择一个散斑区域以限制搜索区域.随着工业自动化的发展,经常需要获得材料表面的实时位移场和应变场,找到一种快速准确的散斑区域提取算法显得尤为重要.二阶梯度熵函数在散斑提取过程中,耗时过长,计算复杂多变的散斑图时不能准确提取散斑区域.针对这些问题,根据散斑分布特征,提出了一种基于拉普拉斯...     

电子散斑干涉技术的精度研究

通过电子散斑测量离面位移的实验研究,对电子散斑干涉计量的测量精度进行了评估,分析了误差来源并提出了提高该技术测量精度的措施。     

基于梯度法的数字散斑图像相关亚像素搜索算法

数字散斑图像相关法是对全场位移和应变进行测量的十分有用的无损检测技术.设计精确的亚像素搜索算法是提高测量精度的关键问题.研究了数字散斑图像相关技术的基本原理,在梯度法的基础上,提出了一种基于梯度法的变步长的亚像素搜索算法并应用到相关搜索中,通过对模拟散斑图的位移分析证明了该算法的可靠性和稳定性,并对刚体平移实验进行了测...     

成像制导中的红外图像分割算法

采用凝视焦平面阵列(FPA)的红外成像制导技术以其优越的性能在空空导弹中得到了广泛的应用.由于空中飞机目标表面各部位的温度不同,使得红外成像探测装置获得的目标图像的不同部位存在着较大的灰度差异,这给正确分割出目标带来了很大的困难.针对飞机目标红外图像的特点和成像制导技术中图像分割的目的,文中提出了一种有利于目标特征点识别的图像分割算法,它首先对目标红外图像进行阈值分割,然后选取合适的结构元素并利用数学形态学的并行性特点对目标内部的空洞区域进行填充,最后得到比较精确的分割图像,这种分割结果对基于灰度连续性的目标特征点识别算法非常有利.     

散斑干涉条纹图降噪技术比较研究

电子散斑干涉条纹图在形成的过程中引入大量的散斑噪声,有效地去除噪声是电子散斑干涉技术研究的重要课题之一。对电子散斑干涉条纹的降噪方法进行了比较研究,仿真结果表明,传统的空域降噪方式在滤除噪声的同时对图像造成了一定的模糊,降低了图像的对比度。只有在降噪的同时充分地考虑条纹的方向性和条纹密度,才能更好地保留条纹图的结构和对比度,并为下一步提取相位图进行测量奠定一个好的基础。     

散斑噪声污染的激光水下图像滤波算法

水是一种特殊的介质，在激光水下图像中总存在因水的后向散射引起的散斑噪声。充分利用形态学的不同结构多元方向形态滤波的多分辨率特性，以及形态学运算固有的能将大量的复杂图像处理运算转换为基本的逻辑与移位运算的组合来完成的特点，提出了一种多方向的形态滤波算法。不仅有效地抑制了因海水后向散射引起的散斑噪声，同时保留了激光水下目标图像的几何结构细节特征，实验表明这是一种有效的滤除水下激光图像散斑噪声的快速滤波算法。     

一种新的红外目标图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割算法,它首先选取最佳阈值范围内的一组边缘点作为种子像素,然后根据灰度相似性判决准则生长出目标区域而完成目标分割。实验结果表明,本文提出的算法可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标。