多光谱与高分辨率图像融合方法比较研究

通过分析比较HIS变换、Brovey变换、SFIM变换、加权融合四种常用融合方法的原理及其优缺点,提出了使融合后图像光谱扭曲和失真较小,同时保持高分辨率图像的空间纹理细节信息的融合方法应满足的三条规则。并依据此规则,提出了一种基于高通滤波算子的边缘增强型的融合算法,实验结果表明此算法具有很好的空间分辨率,同时又能较好地保持原有多光谱图像的光谱特性,验证了规则的合理性。     

基于边缘增强与光谱特性保持的Pan-sharpening融合模型

为生成兼具高光谱质量与高空间质量的融合图像,本文提出了一种新的Pan-sharpening变分融合模型.通过拟合退化后的全色（Panchromatic,Pan）波段图像与低分辨率多光谱（Multispectral,MS）波段图像间的线性关系得到各波段MS图像的权重系数,计算从Pan图像抽取的空间细节;基于全色波段图像的梯度定义加权函数,增强了图像的强梯度边缘并对因噪声而引入的虚假边缘进行了抑制,有效地保持了全色波段图像中目标的几何结构;基于MS波段传感器的调制传输函数定义低通滤波器,自适应地限制注入空间细节的数量,显著降低了融合MS图像的光谱失真;针对Pan-sharpening模型的不适定性问题,引入L1正则化能量项,保证了数值解的稳定性.采用Split Bregman数值方法求解能量泛函的最优解,提高了算法的计算效率.QuickBird、IKONOS和GeoEye-1数据集上的实验结果表明,模型的综合融合性能优于MTF-CON、AWLP、SparseFI、TVR和MTF-Variational等算法.     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力

在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

一种极值约束的边缘保持图像平滑算法

边缘保持的图像平滑在图像预处理以及许多图像编辑应用中都具有重要的意义。图像的边缘保持与细节平滑是一对矛盾。提出一种以极值为约束的边缘保持的图像平滑算法。该方法的基本思想是对处理后图像的极值进行约束,即要求其在给定位置处取得相应的极大(小)值来保持原图像的主边缘,同时平滑消除副边缘和信号小起伏。首先对原图像进行初步平滑,然后从中提取出极值点,再把这些极值点作为处理后图像的约束。在所有满足这些约束的函数中,取与原图像最接近的作为最终平滑结果。利用半二次技术和交替最小化得到了有效的数值求解方法。实验结果表明,提出的方法在一些基于边缘保持平滑的图像处理(如细节增强)中取得了更好的效果。     

基于边缘保持滤波的多聚焦图像融合仿真

在融合多聚焦图像过程中,极易产生低频子带信息损失、边缘失真与图像模糊等问题,为获取更理想的融合图像,提出基于边缘保持滤波的多聚焦图像融合仿真.根据自适应梯度联合约束,通过初步复原阶段、边缘保持滤波阶段、梯度先验估计阶段以及最终复原阶段,复原模糊图像,利用深度神经网络模型的自编码器构建低频子带,将子带设定成网络输入后,根...     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于图像内容的边缘增强算法

图像增强是图像处理的一个重要组成部分,目的是为了消除原始图像边缘模糊的缺点,增强图像的视觉效果。文章介绍了一种基于图像内容的边缘增强算法,该算法以图像的整体象素分布为基础,压缩图像边缘区域的象素,扩展图像平坦区域的象素,从而达到突出边缘,提高图像清晰度的目的。     

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

基于小波融合的射线图像增强算法*

提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均值作为融合后的低频系数,高频图像根据梯度和一致性检测确定融合规则,调整高频小波系数大小,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且优于传统的射线图像增强方法。     

基于图像融合技术的Retinex图像增强算法

针对单尺度Retinex图像增强算法存在的光晕现象和图像泛灰问题,提出一种基于图像融合技术的Retinex图像增强算法。针对光晕现象,使用高斯加权双边滤波代替单尺度Retinex算法中的高斯核函数估计光照图像,能够有效去除光晕现象。针对图像泛灰问题,引入图像融合的思想。首先,采用非线性变换拉伸反射图像,并通过Otsu阈值分割算法确定图像的亮、暗区域;然后,以信息熵为标准,通过调整非线性变换的参数来获得亮区域最优图像和暗区域最优图像,并将原始图像、亮区域最优图像和暗区域最优图像采用分块融合的方法进行融合;最后,为克服图像分块融合算法的块效应,在融合过程中加入一致性校验。实验结果表明,新算法能够充分获得图像的细节信息,同时有效去除光晕现象、改善图像泛灰的不足。相比于单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法、直方图均衡算法以及反锐化掩膜算法,新算法的图像增强能力具有显著的提升。     

基于边缘检测的Retinex图像增强算法

针对消除背景光照对图像的影响时出现的细节弱化、色彩失真的问题,提出了一种基于边缘检测的Retinex彩色图像增强算法。根据人类视觉特性从图像中提取亮度分量并检测边缘信息,在平滑点和边缘点处采用不同的模板估计背景光照,以避免强边缘处的光晕现象;通过调整图像中的背景光照比例提升局部对比度,并根据反射图像直方图自适应调整全局对比度;利用R、G、B通道及亮度分量的等价变换进行色彩恢复,以保证增强前后图像色调一致。实验结果表明,增强后的图像标准差提升了19.34%,信息熵增大了13.18%。     

基于脊波融合的射线图像增强算法

提出一种基于脊波变换的射线图像增强算法,根据射线成像的特点,对射线成像系统采集信号做分段灰度变换,得到多幅图像,每幅图像含有被测工件的某种细节,再将这些图像分别做有限脊波变换,对得到的变换系数进行融合,再对融合后的系数进行有限脊波逆变换从而得到增强了的射线图像。在融合中低频系数采用基于区域方差和邻域像素相关性分析的融合策略,高频部分采用脊波变换系数绝对值最大的作为融合的高频系数,此法可以将来自不同图像的特征与细节融合在一起并且可以有效地抑制噪声。文中对融合图像质量进行了对比评价,实验结果表明,这种方法能够有效地提高图像的清晰度,在保留图像微小细节方面获得满意的结果。     

动态异构特征融合的水下图像增强算法

针对水下图像细节模糊和色彩失真严重的问题,提出一种基于编码解码结构的动态异构特征融合水下图像增强网络.首先,设计异构特征融合模块,将不同级别与不同层次的特征进行融合,提升网络对细节信息和语义信息的整体感知能力;然后,设计新型特征注意力机制,改进传统通道注意力机制,并将改进后的通道注意力与像素注意力机制加入异构特征融合过程,加强网络提取不同浑浊度像素特征的能力;接着,设计动态特征增强模块,自适应扩展感受野以提升网络对图像畸变景物的适应力和模型转换能力,加强网络对感兴趣区域的学习;最后,设计色彩损失函数,并联合最小化绝对误差损失与结构相似性损失,在保持图像纹理的基础上纠正色偏.实验结果表明,所提出算法可有效提升网络的特征提取能力,降低水下图像的雾度效应,提升图像的清晰度和色彩饱和度.     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

基于滤波和融合的指纹图像增强算法

指纹图像增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能都具有重要的意义.大部分的指纹图像增强算法都需计算指纹图像的纹线局部方向,本文给出了一种指纹图像增强的新方法,该方法不计算指纹图像局部区域内的方向,而将指纹图像按8个不同方向滤波,得到8幅滤波后的图像,再利用小波变换对8幅图像进行融合得到增强后的图像.实验表明,该算法有效的提高了指纹图像的质量.     

基于边缘先验融合动态门控特征的人脸图像修复

为解决现有人脸图像修复算法因无法提取动态特征和缺乏边缘先验信息导致修复大区域不规则破损时纹理模糊和结构扭曲问题,提出了基于边缘先验融合动态门控特征的人脸图像修复算法。首先,设计动态门控卷积模块动态提取破损区域特征,关联已知区域和缺失区域的有效特征,提升纹理细腻度;然后,设计动态门控边缘增强网络和U型编码纹理修复网络,边缘增加网络旨在获取边缘轮廓信息,为U型编码纹理修复网络提供结构先验约束;U型编码纹理修复网络采用UNet++网络融合多层特征以保证人脸修复图像结构和纹理一致性;最后,通过消融实验证明UNet++网络的有效性和通用性,并剪枝U型网络以选取适宜的人脸图像模型表征层进行缺失区域纹理重建,在CelebA-HQ人脸数据集上进行实验评估。实验结果表明：相较于主流算法,所提方法在SSIM上平均提升3.87%,PSNR平均提升3.79 dB,FID平均下降16.54%,能有效修复大区域不规则缺失面积,生成纹理清晰、结构合理的图像。     

基于人工欠曝光融合和白平衡技术的水下图像增强算法

获得清晰准确的水下图像是人类探索水下世界的重要前置条件。然而与平常图像相比,水下图像往往具有对比度低、细节保留不足及颜色失真等问题,这导致其视觉效果不佳。针对上述问题,提出了基于人工欠曝光融合和白平衡技术（AUF+WB）的水下图像增强算法。首先,利用调节伽马值的方式对原始水下图像进行操作,从而生成5幅相应的欠曝光图像;然后,以对比度、饱和度及良好曝光度作为融合权重,并结合多尺度融合来生成融合图像;最后,将各类颜色通道补偿后的图像分别结合灰色世界假设白平衡生成相应的白平衡图像,再利用水下彩色图像质量评价指标（UCIQE）及水下图像质量评价标准（UIQM）对得到的白平衡图像进行评价。通过选取不同类型的水下图像作为实验样本,将AUF+WB算法与现存先进的水下图像去雾算法进行比较,结果表明AUF+WB算法在图像质量定性、定量两方面分析中和对比算法相比均有更好的表现。所提出的AUF+WB算法可矫正水下图像的颜色失真,并增强其对比度、恢复其细节,有效提升了水下图像的视觉质量。     

小波融合的乳腺图像增强方法

针对医学乳腺图像特殊的结构特性和密度特性以及单一的图像增强方法局部和细微细节增强能力不足的缺点,提出了一种既能保留边缘细节信息,同时也能增强乳腺组织和钙化点的新方法。该方法先对原始图像分别进行直方图均衡化增强和高通滤波增强,然后再将这两个增强的图像进行小波分解,最后融合成一幅图像。实验显示,融合后的乳腺图像大大改善了图像的视觉效果,说明了该方法的有效性。