基于多尺度边缘增强的遥感图象融合

边缘是图象(尤其是遥感图象)的一种重要特征.如果能够在将遥感图象进行融合的同时,增强融合图象的主体边缘特征,这显然对融合图象的进一步分析和应用具有重要的意义.因此,本文根据小波多尺度边缘检测的特性,结合小波变换融合的原理,提出了一种基于多尺度边缘增强的遥感图象融合.实验结果表明,该方法确实能够显著增强主要地物的边缘特征,为图象分割、特征提取和地物识别等应用奠定了基础.     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

边缘融合组合屏图像显示技术与系统研究

该文介绍一种边缘融合组合屏图像显示系统的结构组成及其工程实现。该系统由投影机、投影屏幕、图像处理器、边缘融合处理及几何校正器等主要模块组成,它们的功能和技术指标决定着系统的显示效果。运用几何数字变形及边缘融合等图像处理技术,能够实现诸如在平面、柱面、球面等显示系统中的高临感仿真环境。     

多源遥感图象融合及应用

标准的数据融合方法在解决一幅高分辨率、全色图象与一幅低分辨率多频谱图象融合问题时,会使多频谱数据的频谱特性失真。我们基于多分辨率小波分解开发了一种技术,用于此类图象的融合。此法是将高分辨率图象的小波系数添加到多频谱（低分辨率）数据上,再将全色图象小波变换的高阶系数添加到多频谱图象的浓度组件上,此算法是对对标准的浓度－色度－饱和度（IHS或LHS）合并法的改进,将该算法应用于SPOT与LANDSAT（TM）图象融合的结果表明,在保留频谱与空间信息方面优于IHS和LHS融合法。     

基于小波包变换的遥感图象融合

为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来，以提高对图象信息的分析和提取能力，在研究了小波包图象分析法之后，提出了一种基于小波包变换的图象融合方法，由于小波包变换能对图象进行多层次分解，包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解，因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法，利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象，能够很好地将源图象的细节融合在一起，通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较，证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

基于置乱与融合的数字图象隐藏技术及其应用

文中首先介绍数字图象的置乱与融合,并基于数字图象的置乱与融合,提出了一种数字图象隐藏方法,在该方法中,地数字图象隐藏的预处理和后处理融合用于将一幅图象隐藏于别一幅图象之中,其次介绍所提出的数字图象隐藏方法,探讨了该方法在数字图象分存与数字水印技术中的应用,实例分析显示,证明该方法可以方便地实现并且具有一定程度的鲁棒笥。     

一种基于小波变换的图象融合算法

基于多分辨率小波变换的融合算法近年来得到了广泛的应用。为了充分利用各种遥感图象的信息中,针对“资源一号”卫星图象和SPOT全色波图象,提出了一种新的基于区域能量特征的小波变换复原-增强融合算法。通过同IHS、PCA和HPF几种传统融合方法的比较和结果评价,证明该方法在提高“资源一号”卫星图象空间分辨率的同时,还较好地保留了多光谱图象的光谱信息,并且有效地克服了“资源一号”卫星图象模糊的特点。     

基于抠像技术的图像无缝融合算法

为了更快更好的进行图像融合,在用自由融合算法对泊松图像编辑与抠像技术进行改进的基础上,实现了一套图像自由无缝融合算法。该融合算法首先利用抠像技术来提取图像中的物体边缘,然后迭代求解泊松方程,从而取得了自然的融合效果。该算法与最新的无缝融合算法相比,其优点在于:①对于前景与背景的颜色变化复杂的图像,仍可得到准确的边缘;②可以使用户能引导前景映射图的走向;③无论图像前景层中存在多少个洞,融合效果将不受任何影响。这使得该算法的应用具有相当的灵活性。对于目前的图像融合技术而言,该算法可以获得更高的融合质量、更快的处理速度以及多样的融合效果。     

基于PCA变换与小波变换的遥感图象融合

针对多光谱图象与全色图象的融合问题,提出了一种基于PCA变换和小波变换的遥感图象融合方法.新方法通过对多光谱图象作PCA变换,首先得到3个主分量;然后,利用小波变换融合方法融合多光谱图象的第1主分量与全色图象,并用融合后的图象替代多光谱图象的第1主分量;最后,作PCA反变换来得到新的多光谱图象.主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,新方法的性能优于PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法,该方法不仅较大地增强了结果图象空间细节的表现能力,而且很好地保留了多光谱图象的光谱信息.     

一种用于图象恢复的数据融合算法研究

近年来多传感器数据融合技术在图象处理领域得到了广泛的重视和应用。鉴于来自同一景物的多幅变形图象,其来源不同,每幅图象都带有不同的噪声,针对这种图象的恢复提出了一种基于自组织特征映射神经网络的图象融合算法。该算法可分为3步,第1步是图象的预处理阶段,即对图象进行加权中值滤波,去除部分噪声;第2步利用自组织神经网络对每幅图象的象素进行聚类分析;第3步,对第2步得到的结果按照一定规则进行融合。仿真结果表明,该算法能明显提高图象质量。     

一种利用信息融合的运动目标跟踪算法

论文针对灰度相关模板匹配跟踪算法的局限性,提出了一种基于信息融合的运动目标跟踪算法。该方法同时利用图象中的灰度信息和边缘信息,从而克服了只依靠单一信息源的不足。实验结果表明,该方法明显提高了跟踪性能。     

基于Legendre矩的CT及MR医学图象融合方法

为了提高CT、MR多模态医学图象配准、融合的精度和速度,提出了基于Legendre矩的CT和MR多模态医学图象配准、融合方法,并运用二维9数据图象的Legendre矩正交性和无冗余性的特点,通过找出CT及MR两种模态医学图象的质心,计算出两图象的比例因子,从而完成了两图象的平移和旋转,并精确地实现了CT和MR两模态图象的配信、融合,还优化了Legendre矩的快速算法和提高了应用Legendre矩配准CT和MR图象的速度。实验表明,利用Legendre矩对CT和MR等多模态图象配准、融合,不失为一种比较直接、简洁的方法;同时,Legendre矩在医学影象诊断、放疗计划系统等方面也具有重要的应用价值。     

基于TMS320C6x的双波段图象高速融合系统

对自主研制的，以TMS320C6201数字信号处理器（DSP）为核心处理器的高速图象融合系统的设计与实现方案进行了完整描述，并着重讨论了双通道数字图象融合处理硬件系统设计中的特殊问题，由于采用了最新的高性能DSP以及硬件结构优化设计，该系统可以灵活地应用多种融合算法来实现可见光-长波红外双通道数字图象的实时或准实时融合处理，并具有手动像素平移配准功能，可以较好地解决多尺度图象融合算法的大数据量计算处理与硬件系统实时性要求之间的矛盾，为实用化的多通道实时图象融合处理机的研制工作奠定了良好的技术基础。     

基于数据融合的遥感图象处理技术

简要地回顾了数据融合技术产生，发展的必然性，以及学者们提出的几种相关定义；尽可能详细地分析了数据融合的框架结构。包括像素层，特征层和决策层三层数据融合，并重点分析了各个数据融合层中的融合方法，以及这些方法在遥感图象处理中的应用，由于数据融合与遥感图象分类，目标检测，变化检测，目标识别的密切相关性，还对数据融合与这些应用的结合作了一定的分析。最后给出了结论和展望。     

三维放射治疗计划系统

治疗计划系统是一种计算机辅助治疗系统。该文介绍了 ＴＰＳ－Ⅲ的设计方案与实现技术。系统通过应用最新的计算机图像处理和图形学技术,实现了图象输入、图象配准、图象融合、三维重建、剂量计算、计划评估等功能,从而为放射治疗提供有力的保障。     

基于数学形态学的商标图象边缘提取

介绍一种全新的基于数学形态学的商标图象边缘提取方法,根据商标图象边缘与内部区域结构形态的差异,通过与之相匹配的结构元素,运用数学形态学的方法对商标图象边缘进行提取。     

一种提取图象细节边缘的新方法

边缘是图象的基本特征，边缘信息是进行图象分析和识别的重要属性，但由于常用的边缘提取方法在提取边缘的同时，容易丢失图象的细节边缘信息，为此提出了一种基于灰度形态学和图象分解技术相结合的图象细节边缘提取方法，该方法首先运用灰度形态学方法检测出包含图象细节的边缘图象并去除部分背景和噪声，然后进行区域分解，再通过对不同的区域选取不同的阈值来保证边缘提取的完整性．仿真结果表明，与传统方法相比，该方法能有效地提取一般图象的细节边缘，甚至能提取被噪声污染图象的边缘．     

维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究

介绍了四种经典的笔迹边缘提取算法,通过实验结果分析得出Sobel算子在提取维吾尔文笔迹边缘时效果较好。提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括改进网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征,该方法采用概率密度分布的方法统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。介绍一些高新的图像处理技术,提出对经典算子的改进、融合以及把新的图像处理技术运用到维文的笔迹鉴别工作中将是下一步的主要任务。     

基于Hausdorff距离图象配准方法研究

图象配准是图象融合的一个重要步骤，为此提出了一种自动图象配准算法，该算法从两幅待配准的图象中分别抽取特征点，然后选用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现图象的自动配准，此算法以特征点而不是物体边缘计算仿射变换，大大降低了计算Hausdorff距离的运算量；同时，基于Hausdorff距离的图象匹配只需要点集之间的对应，而无须点与点的对应，因而可以使用于存在较大物体形变的情况，即完成两幅差异较大图象的配准，实验结果证明了算法的有效性。     

遥感图象分类的统计融合方法及性能分析

基于数据层的统计数据融合方法,以提高遥感图象的分类性能为目的,实现了一种新的可调参数的图象分类方法。用这种方法对ＴＭ图象和ＳＡＲ图象进行了一系列的实验,并对实验的结果进行了分析,从而得出关于数据层统计信息融合方法的有益的结论。