基于最佳缝合线的序列遥感图像拼接融合方法

在图像融合过程中常采用重叠区域像素加权融合方法,这会存在鬼影现象。为解决这一问题,提出了一种改进的最佳缝合线生成算法和沿最佳缝合线的融合方法,并将其应用于序列遥感图像的拼接融合。首先在重叠图像中,对重叠区域的边赋予权值,然后进行最大流最小割,最终获取最佳缝合线。在计算边权值时引入了图像梯度信息,使缝合线更准确。在图像融合时,沿最佳缝合线生成一个条带形融合区域,采用渐入渐出法对缝合线两侧的条带形融合区域图像进行过渡处理,使拼接后的图像更为真实。在序列遥感图像拼接上,采用捆绑调整算法调整拼接图像的参数来实现全局误差最小化。实验表明,该方法能够有效消除鬼影并且能获得准确的拼接图像与融合,对于序列遥感图像的拼接融合能够获得很好的效果。     

基于红外与可见光图像融合的无人机探测研究

为了进一步提高识别无人机的效率,提出基于红外与可见光图像融合的无人机探测方法,并且对配准算法进行改进,搭配Canny边缘检测ORB特征检测的融合配准算法.首先,搭建双目摄像头、采集无人机图像;接着,对图像进行La?place预处理、Canny边缘检测ORB特征检测配准、Harr小波变换融合.将得到的融合图像和融合前的可...     

基于拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接算法

针对岩心图像拼接效率低以及易出现鬼影现象的问题,提出了一种基于最佳缝合线的拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接方法.首先将待拼接的两幅岩心图像进行灰度变换,根据ORB算法计算并描述特征点;其次使用改进的random sample consensus (RANSAC)算法对特征点进行提纯,完成特征点匹配;根据匹配的特征点计算图像间的配准关系,最后根据最佳缝合线实现岩心图像的拉普拉斯金字塔融合,完成拼接.实验结果表明,改进的RANSAC算法能在保证正确率的同时提升速度,而且本文提出的图像融合方法避免了鬼影的产生,在融合区域的PSNR、SSIM和DoEM客观评价指标上与另外两种图像融合算法相比都有所提升.     

遥感图像融合评价方法研究

如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。在遥感图像的融合研究中,对同一对象,不同的融合方法可以得到不同的融合效果,即可以得到不同的融合图像。系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行总结和分析时,还提出一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行分类。     

遥感图像融合方法研究

为了使融合图像在高空间分辨率的基础上较好地保留光谱信息,研究了高分辨率图像和多光谱图像中的高频信息的关系;在基于小波变换的图像融合方法中引入ISM模型（Inter-Band Structure Model）,改进了原有的融合方法;提出了基于ISM模型与小波变换（Wavelet Transform）（简称I-W）的图像融合方法;通过与HIS方法及PCA方法进行了实验对比,结果证明：文中所提出的方法能较好地保留图像的空间和光谱信息。     

结合最佳缝合线和多分辨率融合的图像拼接

目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。     

基于无人机POS信息的拼接方法

针对无人机航拍图像的特点,提出了一种基于无人机POS（Position and Orientation System）信息的拼接方法.首先根据POS参数计算出影像的四角点地理坐标,同时提取到相邻影像重叠区域的SURF特征,根据特征点的位置关系修正后面影像的地理坐标,然后按照影像地理坐标进行拼接,最后利用渐入渐出自适应权重策略对图像进行融合,得到了一副视觉效果良好的全景图像.     

多源遥感图像融合方法研究

研究多源遥感图像的融合技术,针对不同传感器获取的遥感图像像素信息有很大差异.当所要融合的图像是多源遥感图像时,应提取多图像的有效信息,组合出高质量的图像.传统IHS图像融合方法无法避免多源图像像素不匹配带来的有效像素丢失,造成融合图像模糊,清晰度不高的问题.提出一种基于Contourlet变换的遥感图像融合方法,通过对图像进行Contourlet变换后提取各源图像的特征信息,并计算提取特征所包含的信息量,选取高信息景的特征进行融合,最后通过进行Contourlet逆变换即得到多源融合图像,利用信息量融合配准的方法就避免了直接对不匹配像素运算而造成的有效像素丢失.实验证明,改进的优化融合方法能够保留图像的有效信息,得到高清晰度的融合图像.     

基于分块DCT的遥感图像融合方法

本文提出了用DCT变换处理全色光学图像和多光谱图像的融合方法。该方法的基本思想:首先将配准的图像分块,对图像子块进行DCT变换;在DCT变换域内,对全色光学图像子块的高频部分和对应的多光谱图像子块的低频部分进行融合;最终,将融合子块组合得到融合图像。实验表明:该方法是可行有效的,取得了理想的融合效果。     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

基于改进SIFT算法的无人机遥感图像匹配

将SIFT算法中高斯二阶微分模板与图像函数的卷积运算转化为箱式滤波器对积分图像的加减运算,引入SURF算子,减小特征点检测算子的特征向量维数,降低SIFT算法的计算复杂度,缩短图像匹配时间,从而解决了无人机遥感图像匹配对实时性要求较高的问题。仿真结果表明,改进的SIFT算法在保持原算法鲁棒性和匹配率的前提下,提高了运算速度。     

基于BBF优化算法的无人机遥感图像配准研究

针对无人机遥感图像中的亮度、尺度、图像重叠等问题,利用BBF优化算法设计无人机遥感图像配准方法。根据无人机遥感成像原理,获取无人机遥感图像作为配准对象,通过图像融合、校正等步骤,完成初始遥感图像的预处理。提取无人机遥感图像的SIFT 特征点和轮廓特征,利用BBF优化算法搜索当前图像与参考图像之间的特征匹配对,完成图像的特征匹配。最终通过粗匹配、精匹配和消除错误匹配点三个步骤,得出无人机遥感图像的配准结果。通过效果测试实验得出结论:与传统配准方法相比,优化设计方法的特征匹配点准确率提升5.15%,漏配率降低了3.75%。     

基于小波支持向量机的遥感影像融合

针对遥感影像融合中出现的对比度差、边缘模糊等问题,利用支持向量机的统计学习优势,结合方向滤波器组的多方向特性,提出一种基于支持向量机的遥感影像融合框架。由于小波核相对其他核函数对复杂的信号具有更好的逼近能力,因此利用Morlet母小波构造核函数,研究基于小波支持向量机的遥感影像融合,提高遥感影像融合的精确度。实验结果表明,该方法的融合效果优于传统的图像融合方法。     

基于离散余弦变换和聚类算法的遥感图像融合

本文将二维离散余弦变换(DCT)应用于多光谱图像与全色光学图像融合问题的研究中。首先,对全色光学图像和多光谱图像的亮度分量(Y)作DCT变换;根据变换矩阵DCT系数分布特点,对DCT系数进行聚类,通过统计不同类的DCT系数的数目,将DCT变换矩阵分为低频分量和高频分量;用Y分量的低频分量代替全色光学图像的低频分量,保留全色光学图像的高频分量,反DCT变换,得到最终的融合结果。实验表明,融合图像在空间细节信息的表现能力和光谱特性保持性能上均是比较优良的,说明该方法是可行有效的。     

基于小波变换的多源遥感图像的信息融合

图像融合是一种重要的增强图像信息的技术方法,如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别,判断和决策能力,这是遥感数据融合的重要内容之一,提出了一咱基于小波变换的融合方法,使得融合图像在最大限度保留了多波段光谱信息的同时,提高了清晰度和空间分辨率,并对实验结果运用MATLAB语言进行了仿真,从几个方面对结果做了深入的分析与对比,取得了良好的效果。》     

基于NSCT和PCNN的遥感图像融合算法

为能同时获得空间信息与光谱信息,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合算法。通过NSCT分解得到多光谱与高分辨率图像,并对其高低频分量采用不同的准则进行融合。实验结果表明,该算法能较好地保留图像光谱信息,提高图像的空间分辨率。