基于相位一致性的红外图像边缘检测方法

由于红外图像的灰度和对比度较可见光图像的低,用基于灰度的边缘检测方法检测红外图像的效果不佳。针对这种情况,利用相位一致性对灰度和对比度的变化具有不变性的原理,提出了基于相位一致性的红外图像边缘检测方法。首先计算红外图像的相位一致性值,然后采用K-mean法分割出包含边缘的区域,最后用形态学相关方法生成边缘曲线。实验结果表明,该方法对红外图像边缘的检测效果比Canny算法更准确。     

基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配研究

为了增强归一化区域形状特征提取的稳定性,提升图像匹配效果。研究基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配方法。利用视觉显著性检测方法,获取红外与可见光图像的视觉显著图;通过直方图均衡化与优化配比灰度级动态范围方法,增强视觉显著图;采用仿射归一化方法,提取增强视觉显著图的归一化区域形状特征,匹配区域形状特征,完成红外与可见光图像区域匹配。实验证明:该方法可有效提升图像亮度和匹配红外与可见光图像,获取清晰度更佳的图像;在图像模糊与亮度等变化情况下,该方法边缘保持度与香农熵等分析指标值均与最高值较为接近,即图像匹配效果较优;在不同视角变化角度时,该方法归一化区域形状特征提取的稳定性较佳。     

基于机器视觉的图像一致性比对算法研究

为实现机械零部件装配过程中漏装或错装等装配质量问题的自动检测,对机器视觉的技术进行了研究,提出一种崭新的基于机器视觉的图像一致性比对的通用检测算法.采用模板匹配方法对实时图像进行校准,并与建立好的标准模板图像进行图像差分,通过Blob分析进行图像差异的量化与判断.最后进行了算法软件开发及实验验证,结果表明检测效果良好并...     

基于主相位一致性的医学图像配准

 本文提出了一种新的图像特征——主相位一致性(Principal Phase Congruency,PPC),并在此基础上构造了一种新的基于主相位一致性的配准算法.首先计算不同尺度、方向上的相位一致性,然后利用主成分分析将它们进行融合,从而得到信息更加丰富的主相位一致性;将待配准图像的主相位一致性看作模糊集合,引入模糊数学中的贴近度概念,计算它们的模糊相似性.我们对模拟和真实数据进行了实验,结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响等情况下该算法具有精度高、鲁棒性强的特点,特别适合于医学图像的配准.     

红外探测器光谱一致性测试方法研究

红外焦平面探测器的光谱一致性是评价材料制备水平的重要参数之一。探测器材料因制备工艺的不同而存在差异。由于光谱仪光斑尺寸的限制、探测器杜瓦结构的局限性以及设备采集光谱的巨大数据量,难以对探测器组件的光谱一致性进行测试分析。为此提出了一种新方法,即选取用传统工艺和优化工艺制备的两种探测器样品,并选取成像图中与工艺相关的多个明暗特征区域,再测试这些区域的光谱曲线并对其进行分析汇总,然后通过比较光谱最大差异来评判探测器光谱一致性的优劣。该方法测得两种探测器特征区域的光谱最大差异分别为1.21 μm和0.30 μm。测试结果表明,优化工艺后的光谱一致性优于传统工艺。     

基于内容的匹配算法

从分析梯度法和相位法所采用的展开模型入手,提出了基于内容的信号展开模型,它是将信号的频谱进行搬移,使其特征频率移至０频率处,然后再利用Ｔａｙｌｏｒ公式将其展开,从而避免了梯度法和相位法的缺点,使此模型在用于信号展开时,近似误差在更大的频带范围内保持恒定,实现了采用此模型的匹配算法,并且通过实验对比了梯度法、相位法和新算法的性能。     

基于小波变换的红外图像融合算法研究

小波变换具有良好的多分辨分析特性,可用于可见光图像与红外图像的图像融合。一般情况下,对于分解后得到的低频分量采用加权平均的方法来进行简单处理,这对融合后图像的对比度和视觉效果有很大的影响。采用基于小波变换的图像融合算法来分别处理分解后的低频分量和高频分量,并与其他融合方法进行分析比较。实验结果表明,使用所提出的算法进行融合后的图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率,在不影响互信息量值的情况下,融合后图像的边缘保持度提高了将近2倍。     

基于边缘图像和SURF特征的可见光与红外图像的匹配算法

利用灰度信息对可见光与红外图像进行匹配时,其效果受两类图像间灰度分布差异的影响.结合这两类图像的特征,提出了一种基于边缘图像和SURF(Speed-Up Robust Feature)特征的图像匹配方法.首先采用改进的三次 B 样条分别对两幅源图像进行边缘提取;然后利用 SURF 算法在边缘图像上进行特征点检测;再通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,最后利用对极几何约束的RANSAC 算法剔除误匹配点对,从而实现图像的匹配.实验结果表明,在正确匹配率方面本文算法明显优于Canny边缘提取和SURF的匹配方法,具有一定的有效性.     

基于ROI互信息的电路板红外图像配准技术

电路板的红外图像配准是电路板红外图像故障检测系统中的重点研究内容,由于电路板红外图像背景区域灰度单调,元器件发热区域轮廓粗糙,且伴随着大片受环境影响的辐射区域,对配准精度和配准效率产生很大影响。结合这些特点,利用相位一致性提取电路板发热芯片轮廓,再将轮廓内的区域用区域增长法提取为电路板红外图像 ROI,基于 ROI 的图像配准不仅最大限度地保留了图像信息,又显著降低互信息运算量。实验表明：相对不进行ROI提取的图像配准算法,本文算法能够在保证配准精度的前提下大幅提高配准效率,具有一定的实用性和鲁棒性。     

基于三值振幅-位相滤波器的红外景象匹配算法

针对传统的二元纯位相匹配滤波器进行光电混合景象匹配时存在信息丢失量大、识别困难的问题,提出了三值振幅-位相匹配滤波器算法.对红外景象匹配过程进行了计算机仿真实验,并与BPOF和ACMF匹配算法的相关结果进行对比.实验表明,三值振幅-位相匹配滤波算法提高了相关面的信噪比、相关峰锐度,增强了系统的抗噪声能力,进而有效地提高了景象匹配概率.     

基于遗传算法的快速图像相关匹配

采用遗传算法研究了图像相关匹配问题,提出了快速图像相关匹配算法在最优匹配的前提下,其计算量较ＳＳＤＡ算法降低了一个数量级以上;可以采用ＮＰＲＯＤ匹配准则,改善在低图像对比度条件下的匹配精度;该算法每帧图像匹配计算时间基本恒定,便于工程应用。     

脉冲加热红外无损检测中的图像处理

针对红外无损检测的特殊性 ,讨论适用于红外无损检测的图像处理 ,设计适合于红外无损检测的图像处理算法 ,重点解决了非均匀加热条件下红外图像的校正和局部对比度不同条件下的缺陷分割问题 .使红外无损检测与评价达到可视化、智能化、自动化 ,以充分发挥红外无损检测的优势 .     

基于骨架树描述符匹配的物体相似性度量方法

提出了通过匹配骨架树来度量物体相似度的新方法.该方法用一种新的物体特征-树描述符来表示一个骨架树,用搜索树描述符中最长公共子串的方法获得最大同构子树;用新的模型度量骨架枝的形状相似性,并把形状特征和拓扑特征的有机的结合起来.最后,对骨架有环和骨架上有噪声的情况进行了讨论.实验结果表明,本方法计算的相似度具有物体的旋转、大小、平移不变性,算法时间复杂度为o（n^3）,n为物体骨架枝数,对多种物体取得了令人满意的结果.     

基于平稳多小波变换的红外图像噪声抑制方法

提出了一种平稳多小波变换方法,该方法结合多小波和平稳小波变换在信号去噪方面的优点,给出了二维图像平稳多小波变换的mallat分解重构算法,并对红外图像的平稳多小波变换系数进行阚值处理实现图像去噪,仿真结果表明,相对于平稳标量小波变换和多小波的噪声抑制方法,此方法对噪声有更好的抑制作用,并尽可能多的保持目标的特征和细节．     

基于Hausdorff距离的图像匹配技术

文中给出一种新的点匹配方法，这种方法对从传感器图像中抽取的点与从参考图像抽取的图像点进行匹配。点匹配算法要求挫个点集之间得到仿射变换，这种变换使得一个点集到另一个点集的距离最小。     

基于Contourlet变换和IPCNN的融合算法及其在可见光与红外线图像融合中的应用

针对多传感器图像融合这一图像处理领域中的研究热点问题,提出了一种基于Contourlet变换和IPCNN的融合方法.该融合方法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourlet域充分利用IPCNN的同步激发特性,进行基于IPCNN的融合策略设计,提高了融合效果.仿真结果表明,该算法具有很好的融合效果.     

基于Fourier—Mellin变换的对称相匹配滤波算法

在Chen 的算法的基础上,给出了一种新的频域模板匹配算法,这种算法解决了频域相关中图像尺寸大小不同的问题,在峰值检测中以相关平面局部最大值代替其最大值,提出从图像之间的旋转和缩放参数到平移参数几次迭代使它们之间互相适应的策略.航空照片匹配实验结果表明,这是一种很有发展潜力的算法     

基于LS MPP的图像分块模板匹配并行算法

该文提出了一种新颖的在基于K元2-立方体网络的SIMD计算机上运行的图像分块模板匹配并行算法。该算法对于NN的图像、MM的模板和KK的处理元阵列(M K, N = BK, B 1), 可通过将图像分成BB个图像块的分块模板匹配来实现。与已知的各算法相比,该算法具有可处理比处理元阵列尺寸大的图像的优越性。     

基于局部复杂度的图像过渡区提取与分割

传统的图像过渡区提取算法基于梯度算子，算法对噪声敏感且受剪切值Llow与Lbigh的限制．通过对过渡区像素属性的深入分析，提出基于局部复杂度的过渡区直接提取算法．局部复杂度的滤波作用提高了算法的抗噪性，直接提取则使算法摆脱了对Llow与Lbigh的依赖．实验结果表明，局部复杂度方法优于传统的基于梯度算子的过渡区间接提取方法．