一种改进亮度平滑滤波调节图像融合算法

针对基于亮度平滑滤波调节(SFIM)遥感图像融合存在的空间细节信息提高不足,光谱存在一定失真的问题,提出了一种改进SFIM算法.该算法在SFIM基础上,结合平滑滤波和加权平均等方法,对SFIM的不足进行了改进;但保持了SFIM算法简单,运算快捷的优点.实验结果表明改进算法在空间细节增加,对比度以及光谱保持方面有了明显改善.     

一种改进的多光谱双边滤波图像融合算法

针对双边滤波图像融合算法核函数复杂、人为设计参数较多、计算时间较长的问题,文章提出一种改进的双边滤波融合算法实现彩色图像和近红外图像的融合。文章简化了双边滤波算法中的核函数,取消了人为设计参数;在对彩色图像进行双边滤波融合时,取彩色图像与近红外图像中相应像素间差异性大的作为相似度项,避免了融合图像的纹理、边缘被平滑掉。通过对实际采集的图像应用几种融合方法进行测试,表明文章提出的改进双边滤波融合方法同Eric.P等人的方法相比速度提高6倍多,且人为设计参数较少,得到的融合图像色彩同源图像色彩接近,图像细节更清晰,具有一定应用价值。     

一种高光谱图像条带噪声去除改进算法

传统的矩匹配方法改变了图像在成像行或列方向的均值分布,使原始图像信息发生了较大改变。在分析HJ-1-A星超光谱图像条带噪声的基础上,提出了一种改进的矩匹配方法,将传统矩匹配算法中参考图像的平均值和标准差分别用平滑滤波处理后的列均值和方差来代替。实验结果表明,与传统矩匹配方法相比,该方法能减少图像信息的丢失,并能在保持原始图像特征的前提下有效地去除条带噪声。这种方法在其它多传感器遥感图像的条带噪声去除中也有很强的适用性。     

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。     

一种改进PCA与IHS融合的高光谱图像异常检测算法

高光谱图像空间分辨率不足容易导致异常检测虚警率过高,针对此提出了一种新的异常检测算法。算法首先利用主成分分析PCA对低分辨率高光谱图像进行主成分提取,然后对所提取的主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换,分别得到各自的强度分量。运用IHS变换的可逆性,将高光谱数据新的强度分量与原色度分量H和饱和度分量S进行IHS逆变换,得到空间信息增强的高光谱图像数据,最后使用改进的KwRX算法对空间信息增强的高光谱图像数据进行异常检测。仿真实验表明,与KRX算法、PCA-KRX算法相比,本算法在检测目标像素数和虚警个数上都有较大的改善,说明了本算法的的有效性和可行性。     

基于亮度平滑滤波调节(SFIM)的SPOT5影像融合

遥感影像融合不仅要求提高原多光谱影像的空间分辨率,更重要的是保留影像的光谱信息,减少失真。为分析SFIM算法融合SPOT-5影像的光谱保真效果,首先采用IHS、小波和SFIM算法对SPOT-5的全色影像和多光谱影像进行融合,生成新的高分辨率多光谱影像。然后采用均值、相关系数、熵、标准差、梯度五个指标对SFIM不同滤波窗口的融合结果评价;最后采用以上定量评价指标对不同方法的融合结果进行分析评价。结果表明:和传统的IHS、小波融合方法相比,SFIM融合不仅提高了影像的空间分辨率和清晰度,而且较好地保持了原多光谱影像的光谱特征。     

改进的多光谱双边滤波图像融合

针对低照度或夜晚条件下彩色图像信噪比低、图像细节不够清晰;而近红外相机在该条件下能够得到纹理、边缘等细节信息丰富的图像,但缺乏色彩信息的问题,提出一种改进的双边滤波图像融合算法,实现在低照度条件下得到成像清晰的彩色图像。算法对双边滤波的核函数重新设计,用幂函数取代指数函数,取消人为设计参数;在像素相似度项选择上,采用不同源图像中像素间差异大的差值作为相似度项,避免了融合图像的纹理、边缘被平滑掉。应用本文算法及其他几种典型的融合算法对低照度下采集的彩色图像及近红外图像进行测试,实验结果表明,该算法同其他融合算法相比得到的彩色图像清晰度更高,颜色更贴近源图像,且运算速度要比Eric等人提出的双边滤波融合算法快6倍多。     

一种基于改进分水岭算法的图像分割方法

使用分水岭方法对图像进行分割引起了人们的重视,但是在图像分割中,分水岭变换使用的是梯度图像,容易造成过度分割。因此首先对原始图像进行平滑,将平滑后的图像使用分水岭变换,同一标号的像素属于同一贮水盆地,而将距不同贮水盆地距离相等的像素标为分水岭点,这样就得到了图像的初始分割结果;最后应用灰度齐次性准则和边界强度准则进行区域的融合,从而解决了过度分割问题。实验结果表明,该方法得到了精确的、有意义的分割结果。     

一种基于改进分水岭算法的图像分割方法

使用分水岭方法对图像进行分割引起了人们的重视,但是在图像分割中,分水岭变换使用的是梯度图像,容易造成过度分割.因此首先对原始图像进行平滑,将平滑后的图像使用分水岭变换,同一标号的像素属于同一贮水盆地,而将距不同贮水盆地距离相等的像素标为分水岭点,这样就得到了图像的初始分割结果;最后应用灰度齐次性准则和边界强度准则进行区域的融合,从而解决了过度分割问题.实验结果表明,该方法得到了精确的、有意义的分割结果.     

一种全自动稳健的图像拼接融合算法

提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，使提取的精度达到了亚像素级，然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合，并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点，在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变换关系，最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成，它对有较大误差或错误的特征点数据迭代过滤，并用提纯后的数据来做模型估计，因而对图像噪声和特征点提取不准确有强健的承受能力。在参数估计时，以特征点的坐标位置误差而不是亮度误差来构造优化函数，克服了以往算法对光照的敏感性，使算法更具有实用性。实验结果表明，该算法融合效果比较理想，鲁棒性强，具有较高的使用价值。     

一种基于PCNN的多聚焦图像融合改进算法

为提高图像融合质量和融合效率,提出一种基于脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合改进算法。对待融合的源图像作分块处理,选取合理的图像质量评价指标,计算每个分块的指标值,归一化后相减得到指标差值。把指标差值作为外部刺激输入到PCNN模型中,得到脉冲输出结果。用脉冲输出与给定的阈值作比较,若输出脉冲超过阈值则选择指标值大的源图像块作为融合图像块,否则取指标值小的源图像块。选取互信息、交叉熵、均方根误差、峰值信噪比、结构相似度以及相关系数6个客观质量评价指标进行评价,实验结果表明,该算法可获得较好的图像融合效果。     

各向异性扩散平滑滤波的改进算法

图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-Malik各向异性扩散模型（PM模型）的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型.该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数.在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题.实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.     

改进的基于粗糙集的图像平滑

为了取得更好的图像平滑效果,研究了一个改进的基于粗糙集理论的图像平滑方法,即以传统的选择式掩模平滑处理方法的思路为基础,给出了改进的基于粗集理论的图像平滑的具体实现方法。该方法首先通过像素点的RS近似相似度来判断像素所属的掩模,然后对图像进行平滑处理。该方法在完成去除噪声功能的同时,不仅较好地保持了细节,而且增加了图像的对比度,试验结果表明,该方法较传统的预处理方法处理的图像,质量上有所提高。     

遥感影像融合及高保真算法比较分析研究

随着传感器性能的提高,现代遥感技术提供了各种光谱分辨率、空间分辨率的遥感数据,如何充分、有效的利用多源、多尺度遥感影像数据成为遥感应用技术的一个挑战。本文系统阐述了遥感影像融合的理论和方法,详细分析了像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法和优缺点,深入探讨了Gram-Schmidt和SFIM两种高保真的融合方法,给出了融合结果的评价体系,结果表明SFIM融合方法是最优方法。     

一般相关噪声下多传感器平滑融合算法

针对单目标跟踪中多传感器平滑融合算法估计精度问题, 提出了具有一般相关过程噪声与量测噪声时的离散线性系统新的平滑融合估计算法. 该算法通过将给定区间内全部量测进行集中式扩维, 并对误差传递进行分析, 从而精确地给出误差间的相关性, 在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计. 与不考虑相关性以及仅考虑部分相关性的卡尔曼平滑融合算法相比, 新的固定区间平滑融合算法在噪声的高斯分布假设下具有明显的优越性, 且其跟踪性能随噪声相关性增强而优越性明显, 而固定延迟平滑融合算法是次优的. 仿真实验进一步验证了本文算法在一般相关噪声环境下的优越性.     

基于隶属度光滑约束的模糊C均值聚类算法

传统的FCM聚类算法未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的MR图像时分割效果不理想。本文考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项,得到了新的聚类算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验结果表明,本文提出的新算法比传统的FCM算法等多种图像分割算法有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。     

先验自适应中值滤波图像增强算法

通过分析传统中值滤波与自适应中值滤波算法的特点,提出了先验自适应中值滤波算法。该算法的思路是先对噪声进行检测与标识,再构造噪声标识矩阵,根据中值滤波算法原理在取中值时排除邻域内噪声点的灰度值。该算法避免了过度滤波,在保证滤波效果的前提下提高了滤波效率。     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对处理多传感器采样到的聚焦点不同的图像,高、低频融合规则的选择问题,提出一种改进的基于小波变换多聚焦融合算法.根据小波变换后的低频分量和高频分量的不同特性,算法分别选用改进能量算法和均匀测试度的方法进行融合,再通过小波逆变换得到融合后的图像.实验结果表明,由于充分考虑了小波变换的特点与人眼系统的特性,与其它融合方法得到的图像相比,提高了融合图像包含的信息耸,较好地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且保留了源图像中的边缘细节,得到了较好的融合效果.