基于相位一致性的结构相似度图像融合质量评价方法

在红外(IR)图像和可见光CCD图像融合效果评价中,结构轮廓对人眼感知的影响非常重要,而相位一致性（PC）模型生成的PC图像很好地在红外(IR)图像和可见光CCD图像融合效果评价中,结构轮廓对人眼感知的影响非常重要,而相位一致性（PC）模型生成的PC图像很好地保留了结构轮廓特征,且不受图像亮度和对比度变化的影响。提出了基于PC的结构相似度（SSIM）图像融合质量评价方法;利用SSIM模型分别产生融合图像相对于IR图像和可见光CCD图像的SSIM图像;根据PC模型产生IR和可见光CCD各自的PC图像;根据人眼对轮廓和非轮廓区域的重视程度的不同,利用各自的PC图像对SSIM图像进行加权; 最终利用信息熵加权得到融合图像的评价指标。实验中,在对实验图像进行主观评价和多种客观评 价指标计算的基础上,首次计算了非线性相关系数和斯皮尔曼等级相关系数(SROCC),最后统计分析实验数据。实验结果表明该方法较以往评价方法具有更好的主客观一致性。     

基于区域一致性的多聚焦图像融合算法

针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像融合问题,设计一种基于区域一致性的多聚集图像融合算法。该算法利用比率金字塔变换得到图像的多分辨序列,采用基于区域一致性的融合方法,在图像的相应层次序列的各级金字塔图像上进行融合以获取最终的融合图像。从目视效果来看,采用文中算法进行图像融合,基本上能够将两幅左右聚焦的图像融合成一幅清晰的单一聚焦图像。实验结果表明:该算法与同类其他算法相比较,相关系数提高了0.08%,偏差度降低了30.67%～31.05%,互信息提高了7.92%～7.97%。     

基于数据融合和改进新陈代谢不等间距GM(11)模型的导弹装备故障预测

针对导弹装备故障预测中存在数据采样时间间隔不均匀、采样难度大、数据量小等问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出一种基于数据融合和改进新陈代谢不等间距灰色模型（AMUGM(1,1)）的预测方法。建立改进初始值选取和背景值构造的不等间距灰色模型,并通过残差修正和新陈代谢相结合的方式对模型进行优化;基于加权思想提出了隶属度加权法,以确定各模型的隶属度权值;根据隶属度权值和AMUGM(1,1)模型建立特定个体的故障预测模型。实例仿真验证了该方法的有效性。     

多聚焦图像融合中小波基函数选取的研究

在基于小波变换的多聚焦图像融合算法中,小波基的选取是一个问题.分别从基于像素的融合算法和基于区域的融合算法两个方面,选取不同的小波基,做了大量的实验.考虑到评价参量的典型性和算法的复杂度,选取熵、均值、标准差、可见度,平均交叉熵5个参量对实验结果进行评价分析.     

PBX稀疏CT投影PICCS图像重建算法

为了解决CT检测高聚物粘结炸药时,传统的滤波反投影重建算法(FBP)需要采集大量投影导致检测效率低以及从不完备投影重建图像噪声大、伪影严重、细节模糊等问题,选取稀疏投影CT扫描方式提高检测效率,采用先验图像约束的压缩感知重建算法(PICCS)抑制噪声,减少伪影,利用准静态单轴压缩三氨基三硝基苯(TATB)基高聚物黏结炸药(PBX)的损伤试件验证采用的CT扫描方式和重建算法,并将完备投影集FBP重建结果与稀疏投影集联合代数重建算法(SART)、PICCS两种算法重建结果进行主观和客观的对比评价。实验结果表明,PICCS用1/3稀疏投影集重建结果与完备投影集FBP重建结果相近,在满足对检测物体缺陷和内部结构观察、判断的前提下可以提高2倍左右检测效率,而且与SART重建图像相比,PICCS重建的图像伪影少,噪声小,细节清晰。     

基于深度学习的光电系统智能目标识别

智能目标识别技术是光电系统多维立体侦察体系的重要支撑,是实现多角度、全方位目标定位、感知分析的基础。为满足复杂环境下光电系统中基于深度学习的目标识别需求,聚焦数据、算法和计算能力三大挑战,提出一种基于多源信息融合的智能化目标识别方法,对多个传感器融合得到的图像进行学习和训练,从而提高目标识别的能力。基于多维图像融合的目标识别技术,将多波段融合图像数据进行标注、训练学习,用来自动识别出图像中的多个目标。实验结果表明,所提算法能够实现对融合目标的精确识别与定位。     

一种基于局部能量的自适应图像融合方法

文中提出了一种基于局部能量的自适应图像融合方法.首先对原始图像进行小波分解,得到低频和高频子图像.然后分别计算高频子图像的局部能量,再根据不同图像的相应局部能量,计算局部能量熵,根据值局部能量熵赋予其不同的加权系数,从而实现自适应的信息融合.最后通过小波反变换,得到完整的融合.实验结果表明该方法有较好的融合效果.     

基于Vague集记分函数法的模糊插值算法

针对现有插值加权算法在已知点选取范围及未考虑梯度变化的两个缺陷,提出了一种基于Vague集的模糊插值算法(VFIA)。新算法通过定义反映梯度变化的真假函数,能够充分考虑到未知数据网格点各象限最近相邻点的取值情况。将新算法应用于地下小目标探测成像处理过程,得到了反映更多细节变化的图像。     

基于码载偏离度的改进自适应Hatch滤波算法

针对单频地基增强系统(GBAS)中载波相位平滑伪距精度易受电离层延时和伪距测量噪声影响的问题,分析卫星信号码载偏离度对Hatch滤波器平滑精度影响,提出一种基于码载偏离度的自适应Hatch滤波算法.根据伪距和载波相位观测值计算码减载波,建立其1阶线性模型;在此基础上采用最小二乘法估计电离层延时变化率,由此分离得到伪距测...     

一种基于观测支持度的动态加权融合算法

为对无人机通过各种同类传感器获取的数据进行融合处理,得到更精确的导航数据,提出一种动态加权 融合算法。引入观测支持度的概念对传统的平均加权算法进行改进,通过计算各传感器测量数据间的相互支持度信 息,并依据观测支持度的变化特征,实时动态更新融合权重进行多传感器数据的融合。将算法应用到实际飞参数据 的分析处理,结果表明：该算法能够根据传感器数据特征实时调整权重分配,融合结果较传统的平均加权算法更加 准确、可靠。     

基于数学形态学的snake模型图像分割

基于数学形态学的snake模型图像分割算法,先用数学形态学得到形态学图像的梯度,再对其进行二值化处理得到snake算法的初始轮廓,然后用Greedy algorithm进行图像分割.试验证明该方法可提高图像分割的运行效率,又可取得较好的图像分割质量.     

旋转视频中特征点的迭代筛选与光流估计匹配研究

转动抖动补偿是视频稳像的难点,针对转动抖动补偿中的关键技术特征点的筛选与匹配展开研究。建立了图像的6参数仿射模型;推导得到估计有意运动参数的超定方程;采用最小二乘迭代算法来去除绝对误差和(SAD) 算法误判的特征点;采用金字塔(LK)光流算法来对旋转视频进行特征点匹配。编程实现算法;用特征窗口梯度矩阵法(KLT)提取特征后,分别用SAD算法和LK光流算法进行匹配,求解得到旋转变换阵参数误差,分析、比较并图示了误差原因;利用Kalman滤波去除无意运动;对含转动抖动的视频进行稳像补偿。在自主移动机器人平台上开展了实验。结果表明LK光流算法相比SAD算法对旋转视频的特征点匹配误差小,结合Kalman滤波可有效补偿转动抖动,将最大8.37°的转动抖动稳像到3.68°以下。     

斜磁化条件下多磁源目标的边界识别方法

针对传统磁源边界识别方法在斜磁化条件下对多磁源目标识别能力较差的问题,提出斜磁化条件下多磁源目标的边界识别方法。根据矢量合成原理将磁场分量转化为总幅值异常以及方向余弦,利用改进K奇异值分解方法重建磁信号。利用归一化磁源强度与化极互相关的方法估计不同计算区域内磁源的磁化方向,将磁测数据转化为垂直磁化条件下的磁测数据。通过磁梯度张量矩阵特征值的绝对值之和与垂直条件下磁场沿z轴方向的分量在z轴方向上梯度的比值对磁源的水平边界进行求解,实现了对磁源水平边界的估计。仿真和试验结果表明,该方法能够准确识别斜磁化条件下多目标磁源的边界,且具有较强的抗噪性。     

CI算法在两传感器融合稳态Kalman滤波器中的应用

针对两传感器稳态Kalman滤波器的信息融合,目前有三种常用的加权分布式融合算法:按标量加权、按对角阵加权和按矩阵加权,但它们都需要得到局部稳态滤波误差互协方差阵后才能计算出融合结果.而协方差交集算法在相关度未知的情况下,也能得到一个改进的估值,因此文中将协方差交集算法应用到两传感器稳态Kalman滤波器的信息融合中,在互协方差阵未知的情况下,此方法也能得到较好的信息融合结果,并通过仿真进行了验证.     

基于粒子群优化的多分辨率图像融合

提出了一种基于粒子群优化的多分辨率图像融合算法,用以融合红外与可见光视觉传感器获取的图像。分别对原始图像执行快速离散Curvelet变换;根据不同子带系数的特性与原始图像的光谱特征,在低频系数的融合中着重保留目标特征,并对其余系数选取基于Tsallis熵的互信息量作为评价指标,进而利用改进的粒子群优化算法求取最佳系数融合权值;对各高频子带系数采用基于局部区域能量匹配的融合规则。经过Curvelet逆变换得到融合结果图像。实验结果表明,该算法可以有效地综合红外图像中的目标特征与可见光图像中的细节信息,其融合结果在主观视觉效果与客观评价指标上均优于传统的基于塔形变换与小波变换的融合算法。     

基于局部梯度极值点的经验模式分解图像增强

为解决传统2 维经验模式分解获取图像细节能力不足的问题,提出一种基于局部梯度极值点的改进BEMD 图像增强方法。根据梯度对图像细节信息的强挖掘能力,基于像素点4 个2 维方向上的极值条件来寻找图像的局部 极值点,对图像进行经验模式分解并确定内蕴模式函数,结合大尺度梯度保留、小尺度梯度去除的思路,达到在图 像增强的同时又抑制噪声的目的。实验结果表明：与传统的图像增强算法相比,该方法具有更强的细节捕捉能力。     

基于形态学金字塔的医学图像融合技术

针对像素级医学图像的融合问题,设计一种形态学金字塔的医学图像融合技术。先对医学图像进行形态学的平滑处理,再进行形态学金字塔分解,最后对形态学金字塔进行反变换以获取最终的融合图像。从平均梯度、联合熵、相关系统对图像融合质量做客观评价,并以Windows XP的操作系统为实验环境进行融合实验。从融合效果来看,文中技术能将CT图像和MRI图像融合成一幅信息量饱满的单一图像。实验结果表明:该技术与同类其他方法比较,平均梯度能提高10.30%~36.76%,联合熵能提高5.04%~36.83%,相关系数能提高0.94%~31.52%。     

一种基于小波变换的可见光与红外图像融合算法研究

为了解决可见光与红外图像所表现的目标特征不一致的问题,提出了一种红外与可见光图像融合算法.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解,然后提取不同分辨率、不同方向下的小波系数,采用不同的融合算法构造融合图像对应的小波系数,最后利用该小波系数重构融合后的图像.实验结果表明,该算法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,有效地将红外和可见光对同一目标所表现出不同的特征、细节融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图象处理系统获取信息提供了基础.     

基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合

针对传统融合方法不能充分提取可见光图像与红外图像各自特有的细节信息和难以确定融合权值的问题,提出一种基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合算法。该方法结合双边滤波与改进的双边滤波,将可见光与红外图像分解为多尺度局部细节、特有细节以及基础信息。在图像融合阶段,局部细节信息采用基于图像边缘能量的融合方法,最大程度保留了图像的细节;图像基础部分的融合,引入了基于局部能量值的正则化参数来自适应调整融合的权值,优化参数的选择;特有细节信息的融合采用了绝对值最大的融合规则以充分保留源图像特有的细节信息。仿真实验结果表明,通过主观判断所提方法融合后的图像视觉效果更好、对比度高,边缘细节的融合比其他算法更加好,在客观指标的评价中,所提融合方法的MI、EN、FMI、SD、Q^AB/F、Mean 6种指标相对于其他方法综合提升了22.6%、5.7%、0.7%、30.4%、14.2%、18.4%,在主观视觉上和客观评价指标中,所提的算法均具备更优的融合效果。