基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法

针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足,提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配,并分别作多尺度Red-Black小波分解,然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合,最后对融合后的各级子图像进行Red-Black重构和IHS逆变换得到融合结果图像,采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱质量和空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强.     

基于客观评价系数的迭代图像融合方法

本文根据传统的加权平均法和基于塔型变换的多尺度分解方法,以均方根误差和平均误差是否为阈值的判别标准,提出了基于客观评价系数的迭代融合方法。首先将待融合的源图像进行传统方法的融合,比较融合后图像的客观评价系数与设定阈值大小,倘若小于设定阈值,则融合操作结束;若评价系数大于设定阈值,则继续进行融合,迭代进行直到融合结果的客观评价系数达到期望值。实验结果表明,该方法的融合结果相对于传统方法更加精确。     

彩色图像融合客观评价指标

由于已有的彩色图像融合客观评价指标与人眼视觉感知不符,提出了基于四元数卷积的无参评价指标用于客观评价彩色图像融合.首先,以四元数的形式对彩色图像进行建模,充分考虑彩色图像作为一个整体所具有的颜色信息.然后,利用四元数值边缘模板和彩色图像进行四元数卷积运算,获取彩色图像的细节信息,度量图像的清晰度及所融合得到的有用信息,并以权重的形式给出.最后,经过一系列的量化计算给出融合图像的客观评估结果.实验结果表明:本文所提出的彩色图像融合客观评价方法充分利用了图像中的颜色信息以及人眼较为敏感的细节信息,评价结果优于传统方法,并且具有良好的稳定性.用本文方法所得到的评价结果与人类的视觉感知相符,基本满足彩色图像融合客观评价的要求.     

基于邻域方差加权平均的多聚焦图像融合法

对已有的邻域方差加权平均的小波图像融合方法进行改进,利用离散小波变换对两幅多聚焦图像进行分解,得到了图像的低频和高频分量。根据多聚焦图像的特点,提出使用小波空间频率来选取低频系数,使用邻域方差加权平均方法来提取高频系数,将所得到的低频系数和高频系数重构融合图像。最后使用熵和交叉熵作为评价标准,得出改进方法优于原方法的结论。     

基于机器视觉和改进形态学边缘检测算法的钢球缺陷检测技术研究

为提高钢球表面缺陷检测的效率和准确性,设计一种基于机器视觉的钢球表面缺陷分拣系统。对钢球表面图像进行图像分割、平滑去噪和二值化预处理,获取钢球表面图像的准确信息,并采用改进的中值滤波算法去除噪声;利用小波变换和多尺度形态学融合算法进行钢球表面缺陷的边缘检测;通过该融合算法和其他算法的检测结果对比和客观数据评价,验证了本文所提算法能够有效保留图像真实细节,并满足钢球分拣系统的需求。     

采用非采样Contourlet变换与区域分类的红外和可见光图像融合

提出基于多尺度变换和区域相结合的红外与可见光图像融合方法,用于有效保留红外图像与可见光图像中的空间信息及热目标信息,提升融合图像的可观测性和可理解性。首先,基于非采样Contourlet变换(NSCT)方法对红外和可见光图像进行初步融合,采用基于局部能量的规则融合低通子带系数,根据尺度内各方向子带的相关性原则融合带通方向子带系数。然后,计算初次融合后所得的融合图像与源图像的结构相似性(SSIM),根据源图像与初次融合图像的结构相似程度对图像进行区域分类,得到相似区域分类标识图。最后,依据区域内各自的相似度特性,分别采用不同的融合策略进行二次融合,从而得到最终的融合结果。实验结果表明:该方法能够充分提取源图像的区域特征和纹理特征,融合结果在主观和客观评价上均优于目前流行的融合方法。与仅使用NSCT法进行融合相比,实验所采用的两组图像的质量评价指标分别提高了16%、85%、54%、36%和18%、102%、84%、41%。表明该方法在主客观评价上均优于双树复杂小波变换(DTCWT)、NSCT、冗余离散小波变换(RDWT)等方法。     

改进多尺度结构化融合的红外与可见光图像融合

为解决弱光环境下的红外与可见光图像的融合结果存在对比度低、细节纹理不足、融合耗时长的问题,提出了一种改进多尺度结构化融合的方法。在图像融合前,采用动态范围压缩算法对弱光下的可见光图像进行增强,再通过多尺度结构化分解将增强后的可见光图像和红外图像分解成低频和高频信息;在融合过程中,提出一种基于均方根误差系数的方法对低频信息进行融合,提出一种基于信息熵自适应调整权重的策略对初步融合的高频信息进行二次优化融合,再通过多尺度结构化分解的逆变换重构出融合图像;最后,提出一种基于灰度分类的区域像素增强算法来提高融合后图像的对比度。将提出方法与9种常用的融合方法进行了定性和定量的分析比较,在TNO和CVC-14数据集上的实验结果表明,该方法在平均梯度、交叉熵、边缘强度、标准差和空间频率指标上取得了更好的客观评价结果,整体视觉效果也要优于对比方法。本方法的融合结果具有丰富的细节纹理、较高的清晰度和对比度,且融合耗时短。     

以效果评价为反馈的多聚焦图像融合

一般的图像融合算法需要通过人工参与比较才能判断融合效果的好坏，基于小波变换的并以效果评价为反馈的图像融合算法，将其用于多聚焦图像融合中，能够一次就得到各个目标都比较清晰的融合图像。通过实验比较可以得出，采用反馈后确实能够更方便地获得较好的融合图像。     

一种改进的基于小波变换的遥感图像融合方法

针对多光谱与全色图像的融合,提出一种改进的基于小波变换的融合方法,首先对多光谱图像进行IHS变换,其次将全色图像和多光谱图像的强度分量进行改进的基小波变换的比值融合,并用融合结果取代多光谱图像的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果证明融合算法较IHS变换算法和常用的小波融合算法有更好的融合效果.     

用于旋转对称三角传感器的一种鲁棒的处理方法

旋转对称三角传感器由于其光学系统的旋转对称性而比其他的传统激光三角传感器具有更好的柔性，将旋转对称三角传感器应用于工业领域，相应的处理方法的性能是至关重要的。为了使传感器在复杂物体表面情况下仍具有较好的性能，我们设计了一种用于旋转对称三角传感器的鲁棒的处理方法。首先，分析旋转对称三角传感器图像的特性，这些特性取决于被测物体的表面特性，而这些图像特性将有助于传感器图像的处理方法的设计。其次，用一种由粗到精检测方法实现对传感器图像的处理。提出在精检测中，一种结合了自适应平滑和峰值法的方法，以实现检测的鲁棒性。在实际传感器图像上的实验结果证明，这种处理方法对于来自复杂表面的传感器图像具有很好的鲁棒性，从而提高了传感器的柔性。     

基于DCT变换的图像融合方法研究

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)以及一种结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法。前者将源图像进行分块DCT变换,依据DCT系数的高频能量,对源图像的对应区域进行融合。后者利用DCT系数的高频能量对小波分解后得到的低频子图进行融合,同时以此为依据对小波最高分解层的小波高频系数进行选择,其他分解层的小波高频系数依据最大局部方差准则进行融合。依照平均误差、峰值信噪比以及均方根误差等客观评价标准,将新方法与其他常用的基于小波变换或DCT变换的融合方法进行了比较。实验结果表明,结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法获得的融合效果优于其他方法。该方法与常用的基于小波变换的融合方法相比,其平均误差减少了40.8%~69.5%,峰值信噪比提高了9.9%~15.6%,均方根误差减少了34.8%~47.5%,评价结果与目视效果相吻合,表明该方法能有效地提高图像融合的质量。基于DCT变换的图像融合新方法的融合效果仅次于结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法且其计算量相对较少,适用于实时处理。     

结合目标提取和压缩感知的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合易受噪声干扰从而使目标信息减弱的问题,提出了一种基于目标区域提取和压缩感知的融合算法。首先,在频率域上对红外图像进行显著区域检测得到其对应的显著度图,并在显著图指导下结合区域生长法提取红外图像的目标区域,有效抑制噪声与复杂背景的干扰。然后,用非下采样剪切波变换对待融合的图像进行分解,采用不同的融合策略分别对目标与背景区域的高、低频子带进行融合。针对背景区域提出一种新的基于多分辨率奇异值分解和压缩感知的融合规则,最后,进行非下采样剪切波逆变换得到融合图像。与其他算法的对比实验结果表明,本文算法能更好地突出目标区域,保留图像细节信息,抑制噪声干扰;图像质量评价指标中的信息熵、标准差、互信息、边缘保持度分别提高了3.94%,19.14%,9.96%和8.52%。     

基于WEMD和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中边缘模糊、对比度较低的问题,提出一种二维窗口经验模式分解(WEMD)和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合算法.将红外和可见光图像进行WEMD分解得到内蕴模式函数分量和残余分量,将内蕴模式函数分量通过主成分分析进行融合,残余分量用加权平均进行融合,重构得到初步融合图像,再将初步融合图像输入生...     

三波段彩色夜视分谱优化研究

为了得到更符合人眼视觉特性的彩色夜视图像,依据RGB彩色理论模型,提出一种基于滤光片分谱作用的三波段彩色夜视方法。根据微光夜视系统成像理论,计算微光夜视系统的视距一般表达式。以典型场景作为探测目标,研究引入滤光片前后微光夜视系统的视距变化率,其中蓝光波段的滤光片引入使视距下降到引入前的15%。基于视距理论分析及色度学原理,提出了提高滤光片的透过率、拓宽滤光片的透过波段、融合图像加入全波图像的三个改进方法。以此制备了三片滤光片,并进行了彩色夜视实验。实验表明,提出的改进方法得到的彩色夜视图像在熵和标准方差两个指标上均优于原始微光图像和传统融合方法得到的结果,且与人眼主观感受一致。     

Fusion of GFP and phase contrast images with complex shearlet transform and Haar wavelet‐based energy rule

Image fusion techniques can integrate the information from different imaging modalities to get a composite image which is more suitable for human visual perception and further image processing tasks. Fusing green fluorescent protein (GFP) and phase contrast images is very important for subcellular localization, functional analysis of protein and genome expression. The fusion method of GFP and phase contrast images based on complex shearlet transform (CST) is proposed in this paper. Firstly the GFP image is converted to IHS model and its intensity component is obtained. Secondly the CST is performed on the intensity component and the phase contrast image to acquire the low‐frequency subbands and the high‐frequency subbands. Then the high‐frequency subbands are merged by the absolute‐maximum rule while the low‐frequency subbands are merged by the proposed Haar wavelet‐based energy (HWE) rule. Finally the fused image is obtained by performing the inverse CST on the merged subbands and conducting IHS‐to‐RGB conversion. The proposed fusion method is tested on a number of GFP and phase contrast images and compared with several popular image fusion methods. The experimental results demonstrate that the proposed fusion method can provide better fusion results in terms of subjective quality and objective evaluation.     

基于彩色图像奇异值熵指标的磨削表面粗糙度视觉测量方法

机器视觉测量表面粗糙度所采用的评价指标大多是根据灰度图像进行统计分析的，而当前研究的一些基于颜色信息的评价指标并未给出合理的数理结构表达。针对此问题，提出了一种基于彩色图像奇异值熵评价磨削表面粗糙度的检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面所形成的虚像能量分布差异，通过纯四元数的数据结构来表征一幅彩色图像，并对其进行数据分析，抽取奇异值熵作为评价指标，论证基于奇异值熵指标评价磨削表面粗糙度的可行性。实验结果表明，彩色图像奇异值熵不仅是一种合理可行的表面粗糙度评价指标，而且该指标在数学意义上具有合理的数据结构表达方式。相关指标的对比分析证明了该指标与表面粗糙度的相关性和适用性相对色差指标更优，回归预测结果也相对较为精准，具备向工程应用领域推广的潜力。     

基于Curvelet变换的遥感图像融合研究

Curvelet变换是继小波变换之后,更适合图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,相比小波而言,它更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力,同时也具有很强的方向性.本文论述了Curvelet变换的理论和实现算法,基于考虑图像中的那些弱的边缘,提出了一种利用Curvelet变换进行遥感图像融合的方法.实验结果分析表明:将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像特征,为融合图像提供更多信息,使融合图像在较好地保留光谱信息的同时,空间细节信息得到增强,优于典型的IHS变换、主分量变换及小波变换图像合方法.     

结合引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合时信息容易相互干扰、影响融合质量的问题,将引导滤波、高斯低通滤波与非下采样方向滤波器组相结合,提出一种新的图像融合方法。利用引导滤波和高斯低通滤波,将源图像分解为低频近似部分、强边缘部分和高频细节部分,并将高频细节部分进行非下采样方向滤波,进一步得到高频方向细节部分;对低频近似部分应用基于局部区域能量的融合规则,对强边缘部分提出一种基于卷积稀疏表示的融合规则,对高频方向细节部分提出改进的脉冲耦合神经网络的融合规则,得到相应的融合部分,并通过逆变换得到最终的融合图像。对多组红外与可见光图像的实验结果表明,算法得到的融合结果的主观视觉效果和客观评价指标均优于传统的图像融合方法,其客观评价指标中的标准差、信息熵、互信息、平均梯度和空间频率相比融合效果较好的基于离散小波变换和稀疏表示的融合方法平均提高20.28%、2.24%、47.41%、5.34%、8.02%。     

基于图像清晰度评价的磨削表面粗糙度检测方法

针对当前机器视觉检测粗糙度主要采用图像灰度值信息进行统计分析,没有充分利用色彩信息且忽略了人眼视觉系统主观评判的问题,提出一种基于图像清晰度评价的磨削表面粗糙度检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面上形成的图像清晰度不一样,采用熵函数评价算法和基于色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法分别构建清晰度与粗糙度之间的关系模型,论证了基于图像清晰度检测磨削表面粗糙度方法的可行性。试验结果表明,基于图像清晰度检测磨削表面粗糙度是一种可行的粗糙度检测方法,清晰度与粗糙度相关性强,清晰度有随着粗糙度的增大而减小的趋势,且利用色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法对磨削表面粗糙度检测具有较好的灵敏性,并且该方法符合人眼视觉系统的主观评价;清晰度算法和主观评价二者结合可快速简易地在线检测工件的整体表面轮廓粗糙度。     

Image Quality

An image quality measure based on information theory in digital microscopy is presented. In contrast to ad hoc definitions, the approach discussed here associates image quality with information, based on the definition of entropy and channel capacity. The method takes into account the received image, the transfer characteristic of the system, and an estimate of the noise. Applications that motivate and exploit such measures are sequences of images that resemble the same object but have been recorded or processed differently. The evaluation of eight microscopic series is given as an example.