彩色多聚焦图像邻域融合算法的改进

针对彩色多聚焦图像融合存在色彩分布不均、斑效应问题,提出一种图像空间信息和颜色信息分离研究的改进算法。首先对源图像进行HSV变换并分离各分量,然后表示空间信息的V分量进行小波分解,最高分解层高频系数选用基于邻域的对比度取大融合规则,而其余分解系数选取基于邻域梯度的加权融合规则。其次重构得到融合图像V分量,表示颜色信息的H、S分量采用源图像与融合图像间V分量欧氏距离取小规则,最后进行HSV逆变换得到融合图像。经MATLAB仿真,该算法可有效缓解融合图像色彩分布不均及斑效应现象。     

基于边缘信息的图像融合算法研究

为了得到全局色调一致的无缝镶嵌融合图像，文章提出了一种基于边缘信息的图像融合方法。该方法根据融合区域的边缘强度信息，对融合区域进行图像增强处理，进而选取一组区域特征进行自适应动态加权，实现了不同图像在选定区域范围内的融合运算，使得被合成的图像完整、自然。通过两幅图像的融合实验，证明了该算法在边缘上保持良好的视觉效果。     

基于动态不确定度评定的加权数据融合算法

加权融合算法的AR模型,采用遗忘因子递推最小二乘法估计出测量方差.根据测量方差对单一导航传感器信息进行动态不确定度评定,进而确定组合导航系统的组合不确定度.在满足组合不确定度最小的情况下,利用拉格朗日乘数法进行加权值的求解.通过实例仿真表明该法具有较高的融合精度,对提高组合导航系统的定位精度具有实际意义.     

基于动态加权的雷达数据融合算法

传统数据融合算法在处理雷达数据时,采用“平均”的思想,融合时不对数据加以区分。文中针对这一缺陷,提出了一种基于动态加权的雷达数据融合算法。新算法首先根据每部雷达的滤波误差动态计算量测数据的融合权值,然后根据融合权值获得融合量测数据,最后对融合数据进行滤波。仿真实验验证,相比传统数据融合算法,新算法能够提高目标的航迹跟踪精度。     

一种改进的基于特征匹配的图像融合算法

对经典的灰度值加权的图像融合算法加以改进,提出了基于SIFT特征匹配的图像融合算法,与以往的图像融合算法相比,文章算法不局限于传统的两幅图像左右或上下拼接,可在不同焦距尺度下实现"内嵌式"拼接,同时分别选取晴天与夜间不同光照环境下的机场图像进行图像融合实验,结果较为充分地验证了本文算法的鲁棒性。     

融合梯度和色度信息的分块均值漂移目标跟踪

针对在相似颜色干扰场景下传统均值漂移目标跟踪鲁棒性差的缺陷,提出Prewitt梯度和色度信息融合的分块均值漂移跟踪算法。首先,对跟踪框进行分块,并提取当前帧各子块特征;其次,利用Bhattacharyya距离计算参考目标区域与候选区域间各子块对应的相似程度,根据其相似程度分配各子块的权值,并通过融合规则对各子块相应特征进行融合构成新子块特征,在此基础上,将子块特征选择串接方式作为最终目标特征;最后,采用均值偏移原理迭代估计最终目标位置信息。实验结果表明,当场景中存在相似颜色干扰的情况下,相对于经典均值漂移算法,其准确度提高了84%左右。     

基于Contourlet的改进梯度多聚焦图像融合

针对传统图像融合保留源图像信息和边缘信息的不足,提出了一种基于轮廓波的改进梯度图像融合算法。首先源图像经轮廓波分解,得到低频和高频子带系数;其次,低频采用改进梯度、高频采用SML的选取规则;最后轮廓波反变换得到融合图像。实验表明,本文提出算法比小波方法、传统轮廓波方法融合效果好。融合图像的信息量大,边缘信息丰富。     

动态背景下融合运动线索和颜色信息的视频目标分割算法

针对现有动态背景下目标分割算法存在的局限性,提出了一种融合运动线索和颜色信息的视频序列目标分割算法。首先,设计了一种新的运动轨迹分类方法,利用背景运动的低秩特性,结合累积确认的策略,可以获得准确的运动轨迹分类结果;然后,通过过分割算法获取视频序列的超像素集合,并计算超像素之间颜色信息的相似度;最后,以超像素为节点建立马尔可夫随机场模型,将运动轨迹分类信息以及超像素之间颜色信息统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过能量函数最小化获得每个超像素的最优分类。在多组公开发布的视频序列中进行测试与对比,结果表明,本文方法可以准确分割出动态背景下的运动目标,并且较传统方法具有更高的分割准确率。     

基于多特征融合的人脸识别算法

针对局部二值模式描述子提取的纹理信息以及梯度幅值量化算子提取的边缘特征无法有效且全面地描述人脸信息的问题,文中提出一种基于马尔可夫稳态特征模型的多特征融合算法。首先,将通过GMQ算子提取的边缘特征以及通过LBP描述子提取的纹理特征分别与马尔可夫稳态特征模型进行融合,然后再将两者进行有效地线性加权融合。最后,在ORL数据集上进行的实验显示,文中提出算法的识别精度可达到 95.83%。与单一的特征提取算法以及常见的人脸识别算法对比结果表明了该方法的有效性。     

改进的梯度倒数加权算法在图像平滑中的应用

介绍了一种图像去噪的方法:梯度倒数加权算法.此种算法可以较好地去除图像的噪声同时又能保持图像的细节信息,但该算法对椒盐噪声污染的图像平滑效果不理想.基于此种算法我们提出了一种改进的算法,事实证明改进的方法既能很好地去除了图像中的椒盐噪声,同时又能保持图像的边缘和细节.     

梯度域多曝光图像融合

为解决多曝光图像融合的问题,提出了一种新颖的直接将多曝光图像融合成适合显示的低动态范围图像的方法,并且具备消除运动伪影的能力。使用联合柱状图探究两幅图像之间像素值的对应关系,对每幅图像检测分别得到一幅伪影权值图,用来构造融合时的度量。在梯度域中进行融合,根据多维黎曼流形几何(Riemannian Geometry),从多个输入图像的结构张量中推导得出融合的梯度域,然后使用均值滤波器在多尺度上进行梯度域的非线性修改,通过解泊松方程得到融合图像。最后,还提出了一种新颖的色彩复原算法,用以避免造成色彩偏差。实验表明,该方法能够有效融合含运动物体的多曝光图像,无论哪幅图像被选作参考图像,都能获得高质量的结果图像。该算法同时具有处理的有效性和时间的高效性。     

融合亮度信息与色度信息的图像梯度提取方法

梯度信息对人眼视觉感知具有重要作用,准确的图像梯度描述对于图像边缘提取、图像增强、图像分割等都有着极为重要的意义。传统的梯度提取方法通常仅利用图像的亮度信息,当图像颜色发生改变而亮度变化不大时,传统方法获得的梯度数值则会与人眼的视觉感知产生矛盾。提出一种融合亮度信息与色度信息的图像梯度提取方法。该方法在保留亮度梯度信息的基础上,引入基于人眼视觉模型的CIE-L*a*b*颜色模型获得色度梯度信息,而后将归一化的亮度梯度与色度梯度进行了梯度融合。实验结果表明,该方法可充分利用亮度信息与色度信息,产生更符合人眼视觉感知的梯度描述。     

基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法

雾天交通能见度低,对于道路交通和行车安全而言十分不利,容易引发交通事故,因此需要利用技术手段使图像在雾天可以增强。本文将通过目前研究领域常见的全变分Retinex和梯度域两种算法对雾天图像进行增强,并对增强结果进行分析,为雾天图像增强和像素取值技术提供参考和支持。     

基于改进局部梯度的小波图像融合方法

给出了一种基于双正交小波变换的图像融合方法.针对图像小波分解后的高频系数,提出了基于局部梯度的选择和加权平均相结合的系数融合规则,在充分保留源图像细节信息前提下,保证融合结果的一致性.对多聚焦图像进行试验,并用交叉熵等参数作客观评价,结果表明本方法所得的融合图像能反映更丰富的细节信患,具有更强的噪声抑制能力和更好的视觉效果.     

改进的基于梯度幅值的自适应边缘检测算法

分析文献[1]给出的算法.针对其中存在的问题和不足,给出了一个改进算法.实验结果表明,改进算法弥补了原文算法中的缺陷,在获取连续边缘的同时也较好地抑制了噪声,在运算效率方面有了明显的提升,并节省了大量的内存空间.     

基于改进Kalman滤波器的无人机高度信息融合

在无人机飞行控制系统中,针对无人机采用单一高度传感器测量精度不高以及传统Kalman滤波器易发散的问题,提出一种改进的Kalman滤波融合方法.首先利用ARIMA模型算法对3种传感器的原始测量数据降噪处理,然后利用Kalman滤波算法对降噪后的传感器高度信息实现第一次融合,最后借助递推加权最小二乘法将第一次融合结果与差...     

基于变分的多尺度遥感图像融合算法

全色图像与多光谱图像融合时,忽略了上采样的重要性和通道间细节的差异性.针对前者,利用不同尺度下自相似块,估计出低分辨率图像丢失信息,从而修改了图像上采样的策略,并以此构造目标函数的保真项;针对后者,利用全色图像和光谱图像梯度域结构相似性,提出局部加权动态稀疏约束,构造目标函数的正则项.本文基于变分法理论,构造了新的目标函数,并提出了多尺度迭代融合框架,通过多次迭代逐步提高融合图像的分辨率,每一层的融合结果更加准确,从而提高最终的融合精度.本文算法与Brovey等成分替代算法、P+XS等变分算法、MTF_GLP等多分辨分析算法进行比较.实验结果表明,本算法的融合结果具有良好的视觉效果,且在客观评价指标上比所有对比算法的最优值平均值均有提高.     

基于航迹隶属度的分布式系统数据融合算法

航迹关联与航迹融合是分布式目标跟踪系统数据融合的关键.本文研究了基于航迹隶属度的数据融合算法.综合各传感器航迹估计形成的目标运动状态特征向量与传感器分辨率,根据模糊聚类算法建立各观测时刻航迹隶属度矩阵与系统航迹关联决策矩阵,解决融合中心航迹关联问题.根据加权融合算法思想,结合各观测时刻航迹隶属度矩阵,实时、动态分配航迹号集合中各局部航迹权值,解决目标航迹融合问题.蒙特卡罗仿真表明,算法航迹关联效果明显优于加权航迹关联算法,并得到与简单航迹融合算法一致的目标融合航迹.     

基于改进的Camshift算法的目标跟踪研究

研究了几种常用的目标跟踪算法,为了提高目标跟踪的准确率和鲁棒性,提出一种改进的Camshift目标跟踪算法。。将色彩空间由RGB空间转化为HSV空间,利用反向投影法把目标概率分布映射到目标图像上,构建跟踪窗口,采用改进的Camshift算法在视频中跟踪运动目标。实验表明,改进的Camshift算法跟踪目标准确率高、鲁棒性好。     

基于三维直方图的改进Camshift目标跟踪算法

经典的连续自适应均值漂移算法Camshift通过HSV空间的色调Hue分量建立一维直方图,在有光照变化及有相似颜色目标或背景的干扰下,跟踪效果不好。提出一种融合HSV空间中色调、饱和度以及反应物体形状信息的边缘梯度的三维直方图特征,并基于背景模型自适应调整特征直方图三种分量的权重值,提高了算法的跟踪准确度。通过与传统Camshift跟踪实验比较,提出的改进算法在光照变化及相似颜色目标/背景干扰下具有更好的鲁棒性,同样也满足跟踪系统的实时性要求。