基于NSST和SWT的红外与可见光图像融合算法研究

目的鉴于非下采样剪切波变换NSST的红外与可见光图像融合的结果存在细微特征缺失问题,提出一种基于NSST和SWT的红外与可见光图像融合算法,以提升融合图像的质量。方法首先分别对红外与可见光图像进行NSST分解,各得到一个低频系数和多个不同方向、尺度的高频系数。然后低频系数分别通过SWT分解得到新的低频系数和高频系数,通过SWT分解得到的新的低频系数和高频系数分别采用采用线性加权平均法和区域平均能量取大的融合策略,融合结果再进行SWT逆变换得到低频系数融合结果。高频系数采用区域平均能量取大的融合策略进行融合。最后通过NSST逆变换得到最终的融合图像。结果通过仿真实验结果表明,文中算法与NSST,SWT和NSCT等算法相比,融合图像在主观视觉上的红外目标更突出,图像细节更清晰,且在IE, AG, QAB/F, SF和SD等评价指标上也最优。结论文中算法的融合结果能更好地表现源图像的目标信息和细节纹理信息,表明该算法具有优越性。     

一种内容时变的显微细胞图像清晰度度量方法

清晰度度量对于细胞扫描系统具有重要的意义.对于同一内容的图像,清晰图像的边缘相对模糊图像具有较大的灰度变化率的特征.对于内容时变的图像,运用图像灰度梯度方法来度量清晰度并不适用.本文提出了一种内容时变的显微图像的清晰度度量方法.通过实验验证,该方法速度快,计算量小,可靠性高.     

基于NSST与IHS的红外与彩色可见光图像融合

目的 鉴于传统的红外与彩色可见光图像融合算法得到的融合图像,无法很好兼顾清晰度、对比度和色彩是否失真等,提出一种新的基于NSST和IHS颜色空间的彩色图像融合算法。方法 首先将源彩色可见光的RGB图像变换到各通道相关性最小的IHS颜色空间,分离出亮度分量和色度分量。其次对彩色可见光的亮度分量和红外图像分别进行NSST分解,对分解得到的低频系数采用基于自适应高斯模糊逻辑函数的系数选择方案,对高频系数则采用基于像素点的绝对值取大的系数选择方案,然后对经过选择的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的亮度分量,结合已有的色度分量将其进行IHS逆变换,得到最终的RGB融合图像。结果 通过2种场景的红外与彩色可见光图像进行仿真实验,将提出的算法与LPT,SWT和NSCT等算法对比,通过主观评价和客观评价指标IE, AG, SF和SD等,可知新算法的融合结果图像场景细节最清晰,红外隐藏目标对比度最高,且色彩未出现明显失真现象,图像融合质量最高。结论 提出的算法相较于传统的红外与彩色可见光图像的融合质量,全面提升了效果,表明该算法具有优越性。     

基于多策略的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合,在小波变换基础上提出了一种多策略的融合方法.图像小波变换后的低频分量采用基于清晰度的方法,清晰度评价函数选用八邻域拉普拉斯算子和;而高频分量采用基于空间频率的方法,并且只计算与高频方向相一致的空间频率,减小了计算量.融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了基于三个方向(水平、垂直和对角)的空间频率和通用的主观与客观相结合的新方法.实验结果表明,本文方法得到的融合图像效果最好,优于文中的其它算法,同时本文使用的评价方法也是适用和有效的.     

基于 NSCT 域特征和 PCNN 的SAR 图像目标分割

针对 SAR 图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换和脉冲耦合神经网络的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和 PCNN 的 SAR 图像目标分割算法.对 SAR 图像经过 NSCT 分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.对低频图用 PCNN 进行分割以获取目标所在的区域,对高频子带构造了特征图,对特征图利用 PCNN 进行分割以获取目标的精细结构.利用 MSTAR 数据进行了仿真实验,并与基于模糊 C 均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对 SAR 图像目标的分割结果更为准确,同时较其它算法具有更强的抗噪性能,是一种有效可行的 SAR 目标分割算法.     

基于图像清晰度评价的摄像头辅助调焦系统

提出一种新的图像清晰度(包括锐度和对比度)评价函数,对比传统的图像清晰度评价算法,新算法速度最快且准确,以及和功率谱算法一样优良的灵敏度,适合各种实时自动对焦系统.本文使用一系列不同程度的离焦图片演示了所有算法的性能。同时将新算法应用于一种实际的摄像头模块辅助调焦系统中,系统把采集的每帧图像实时显示在屏幕上,用新算法评价图像的清晰度,从而指导作业员对摄像头模块进行调焦。实践表明该摄像头辅助调焦系统在批量生产摄像头模块时对提高生产效率和稳定质量方面有很大作用。     

基于尺度不变特征变换特征的显微图像在线拼接方法

为解决显微镜观测视野狭小的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征的显微图像自动拼接方法.该方法充分考虑了显微图像采集过程以及显微图像自身的特点,通过一系列适用于显微图像拼接的算法,控制单幅图像拼接时间在1秒内,进而可以保证显微图像拼接随图像采集在线完成,同时,利用SIFT特征匹配准确度高的优点,可达到亚像素级的拼接精度.该方法拓展了显微镜的应用,尤其适用于生物和医学显微图像观测.     

一种基于灰度刚辨阈的运动图像清晰度评价方法

运用人眼视觉所具有的亮度掩蔽特性,借助不河灰度级下人眼的灰度刚辨阈值对运动图像清晰度的客观质量评价公式进行参数修改,考虑误差参量的视觉影响.舍弃那些视觉感觉失真可以忽略的低于灰度刚辨阈的误差,实验结果表明与人眼的视觉感知保持较好的一致,明显优于传统的运动图像清晰度评价方法.     

融合HSV与方向梯度特征的多尺度图像检索

针对现有彩色图像检索算法存在旋转变化鲁棒性差、特征维度高和检索时间长的问题,通过融合主曲率的改进方向梯度特征与HSV颜色特征,提出了一种创新的多尺度图像检索方法.该方法从多个尺度将图像表面的几何曲率信息融合到FHOG描述符中,得到基于主曲率的改进方向梯度算法(P-FHOG),在此基础上进一步融合图像的颜色信息,得到基于...     

基于FFST和Hessenberg分解的立体图像零水印算法

目的 为提高立体图像零水印方案抗几何攻击性能,提出一种基于快速有限剪切波变换（FFST）和Hessenberg分解的立体图像零水印算法。方法 首先分别对原始立体图像在YCbCr颜色空间下的左右视点亮度分量进行FFST,然后在得到的2个低频子带中,基于随机子块选择策略和Hessenberg联合分解来构造鲁棒特征矩阵,最后与预处理后的二值水印执行异或运算生成认证零水印。此外,零水印检测前先采用傅里叶-梅林变换方法对待认证的立体图像进行几何校正。结果 与相关算法相比,文中算法对常见非几何和几何攻击提取水印的平均NC值为0.984 1,表现出更优的抗攻击性能。结论 所提算法具有无损性和较强的安全性,可为立体图像版权保护提供可行的解决方案。     

结合复小波域和空间总变分的无参考图像清晰度评价

目的针对频域和空域相结合的清晰度评价方法耗时太长、与主观评价一致性不高等问题,提出结合复小波域和空间总变分的感知清晰度评价方法。方法采用低通滤波的方法将原始图像再模糊,得到其参考图像;在复小波域上采用局部相位一致性计算原始图像和参考图像的清晰度图,在空间域上采用总变分计算原始图像和参考图像的清晰度图;分别将原始图像以及参考图像各自的2幅清晰度图进行几何加权平均,得到2幅整体的感知清晰度图;计算2幅感知清晰度图的相似性,得到原始图像的感知清晰度值。结果在LIVE数据库上的SROCC值达到0.9476,CC值达到0.9483,一幅测试图所耗时间为6.003 s。结论实验证明文中算法的评价性能较优,相较同样结合频域和空域的评价方法计算复杂度降低,耗时较少,更加符合人眼视觉主观感知清晰度。     

多个激活度量相结合的小波图像融合方法

在小波分解的基础上,将小波系数绝对值与局部能量二个激活度量相结合,提出了一种新的小波图像融合算法.根据二幅源图像在同一分解层及同一方向上相同位置的小波系数绝对值之间和局部能量之间出现的4种不同组态,采取选择和加权平均方法确定融合图像的小波系数.实验结果表明新算法具有较好的融合效果.     

基于最强方向梯度的图像模糊度评价方法

针对自然图像提出了一种基于最大方向梯度的模糊度评价方法。该方法首先对图像进行方向梯度运算,并进行方向性掩蔽,然后提取一组最大梯度值,运用最大梯度值估计的模糊度均值即为全局模糊度评价值。通过算法一致性实验、交叉失真实验和灵敏度实验表明,本文方法评价值与主观评价值一致性高,性能稳定,灵敏度好。     

结合遗传算法和多尺度边缘检测的红外图像分割

用传统的解析法得到的函数最大梯度和局部极大只能是近似和局部意义上的.本文结合遗传优化搜索算法讨论多尺度边缘检测的新方法.为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,改进基本遗传算法存在的局部搜索能力差的缺陷,提高全局解的质量,采用了改进的GA(遗传算法)+SA(模拟退火法)+TABU( 列表寻优法)混合算法.将基本遗传算法与启发式搜索算法相结合,采取交替式的优化策略.试验结果表明,将该算法用于红外目标图像分割,可以使检测出的图像边缘细节丰富,单边缘,定位准确.     

基于NSCT和PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法.首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文方法优于Laplaeian方法、小波方法和传统的NSCT方法.     

基于多分辨率分析和分水岭的图像分割方法

提出了一种基于小波多分辨率分析和分水岭算法的图像分割方法.在小波分解后的低分辨率图像上进行分水岭分割,提高了分割的速度;由低分辨率图像返回到高分辨率图像时,采用了一种基于边缘信息的合并函数,避免了边缘信息的丢失,保证了分割的准确性.此外预处理过程中,在梯度图像上基于Rayleigh分布采用阈值处理的方法,有效抑制了高斯噪声对梯度图像的影响,避免了过分割.实验结果证明,本文所提出的基于小波多分辨率分析的图像分水岭分割算法能够很好地兼顾算法的效率和分割的准确性.     

一种基于投影和多分辨谱分解的图像配准方法

本文结合积分投影与多分辨谱分解技术,提出了一种实时图像亚像素配准算法。该算法首先引入积分投影方法将图像序列中的每帧图像转换成两个一维积分投影向量,再应用多分辨谱分解方法对两个投影向量分别进行处理,从而精确地获取图像在二维空间上的亚像素平移量。实验结果表明,本文算法具有计算量小、精度高、收敛速度快等优点,尤其适合于硬件实时实现。     

结合连续小波变换和多约束非负矩阵分解的故障特征提取方法

为了在故障早期从信噪比较低的振动信号中提取故障特征,提出了一种结合小波变换和多约束非负矩阵分解振动信号特征提取方法。首先,采用最小小波熵测量提取出最优时频系数矩阵。然后,根据故障特征在系数矩阵中的表现规律,采用基于稀疏性和光滑性约束的非负矩阵分解算法对小波系数矩阵进行非线性降维,从而提取信噪比较高的故障特征。最后,通过仿真数据和实际数据对该方法进行了验证,结果表明该方法能够在时域中提取出微弱的故障特征,实现机械状态的早期故障诊断。