基于改进l1范数和稀疏表示的SAR与司见光图像快速融合算法

针对多尺度融合算法中合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合结果目标信息易缺失、对比度不高的缺点,提出了一种基于改进I1范数和稀疏表示的图像融合算法,以有效保留源图像的目标信息.首先对SAR与可见光图像经支持度变换(SVT)分解得到的低频系数进行过完备稀疏融合,采用改进l1范数的稀疏系数融合规则以有效保留源图像目标信息,并进行零均值化处理提高了算法运行效率,然后利用基于区域能量的高频融合规则,最大化保留边缘纹理等细节信息.实验结果证明了该算法的有效性.     

改进的基于稀疏表示的全色锐化算法

为了更有效地结合高分辨率全色（PAN）图像细节信息和低分辨率多光谱（MS）图像光谱信息，提出了一种改进的全色锐化算法。首先，对低分辨率MS图像的强度通道进行下采样再上采样获取其低频成分；其次，用强度通道减去低频成分获取其高频成分，在获取到的高低频成分中进行随机采样来构建字典；然后，用构建好的过完备字典对高分辨率PAN图像进行分块分解以获取高频信息；最后，将分解出的高频信息注入到低分辨率MS图像中以重建高分辨率MS图像。经多组实验后发现，所提出的算法在主观上保留了光谱信息，并注入了大量的空间细节信息。对比结果表明，相比其他诸如基于成分替换算法、基于多分辨率分析算法、基于稀疏表示算法，所提算法重建出来的高分辨率MS图像更加清晰，且在相关系数等多种客观评价指标上优于对比算法。     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

基于非下采样Contourlet变换的方向Teager能量的极化SAR图像融合*

提出一种基于非下采样Contourlet变换和方向Teager能量的极化SAR图像融合算法。采用具有多尺度、多方向和平移不变性特点的非下采样Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算,选取Teager能量作为度量来提取区域边缘与纹理信息。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图Teager能量分布差异,对于方向高频系数采用不同最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

结合KSVD和分类稀疏表示的图像压缩感知

由于传统稀疏字典训练方法不能充分利用图像细节信息,提出一种分类稀疏字典训练方法。根据待训练样本的特性,将其划分为平滑、边缘和纹理三类,用KSVD算法分别训练出适合三类图像块特性的冗余字典,利用构造的冗余字典分别稀疏表示三类图像块。同时根据每类图像块所含信息量,自适应地分配测量率。实验结果表明,和单一正交基、冗余字典相比,该算法的稀疏系数更加稀疏,在低图像测量率时,重构效果更好,对边缘信息丰富的图像重构效果改善尤为明显。     

基于红外影像辅助的无人机自主巡检规划方法设计

为了提高对电网线路的自主巡检能力,设计了基于红外影像辅助技术的无人机自主巡检规划方法.在对电网线路实施红外成像处理的基础上,在机器视觉环境下提取红外影像的边缘轮廓特征量和纹理信息.然后结合对红外影像的信息融合和边缘区域检测结果提取影像的像素类别,通过模糊聚合融合处理方法检测影像的主成分特征,从而完成对影像信息增强处理....     

稀疏特征自适应的彩色图像隐写

为了提高稀疏域隐写的性能,提出一种基于图像成分的稀疏域隐写算法.首先构造2个字典,分别用于稀疏表示图像的分片平滑成分(卡通成分)和纹理成分,并给出了2种构造字典的方法,一种是利用现有数学模型,另一种是利用K-SVD算法进行自适应学习;然后结合2个字典对彩色图像的R,G,B通道进行稀疏分解,分别获得2种图像成分的稀疏表示系数;最后将秘密信息嵌入到其中2个通道的非零表示系数中,并优先选择纹理成分稀疏表示系数,另一通道则用于保存分解路径.实验结果证明,该算法在获得较高视觉质量的同时,比其他稀疏域隐写算法具有更强的抗隐写分析能力和更好的鲁棒性.     

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。     

基于提升静态小波变换与联合结构组稀疏表示的多聚焦图像融合

为抑制传统小波变换在多聚焦图像融合中产生的伪吉布斯现象,以及克服传统稀疏表示的融合方法容易造成融合图像的纹理与边缘等细节特征趋于平滑的缺陷,提高多聚焦图像融合的效率与质量,采用一种基于提升静态小波变换（LSWT）与联合结构组稀疏表示的图像融合算法。首先对实验图像进行提升静态小波变换,根据分解后得到的低频系数与高频系数各自不同的物理特征,采用不同的融合方式。选择低频系数时,采用基于联合结构组稀疏表示的系数选择方案;选择高频系数时,采用方向区域拉普拉斯能量和（DRSML）与匹配度相结合的系数选择方案。最后经逆变换重构得到最终融合图像。实验结果表明,改进的算法有效地提高了图像的互信息量、平均梯度等指标,完好地保留图像的纹理与边缘等细节信息,融合图像效果更好。     

基于结构相似保真的图像稀疏表示模型

过完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型,采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示.传统的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项.该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性,无法度量图像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化.本文基于过完备稀疏表示理论思想,建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模型.模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性,保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量.基于正交匹配追踪算法,提出了基于结构相似度的正交匹配追踪算法.实验结果表示,新的模型能够更好地重构图像的结构信息,获得更好的重建视觉效果.     

灰色关联分析与模糊推理边缘检测图像融合法

为解决融合图像不同程度的光谱失真问题,提出了一种结合灰色关联分析、模糊推理和IHS变换的图像融合算法。首先通过灰色关联分析和模糊推理算出全色图像的边缘点和非边缘点,得到丰富的边缘信息,然后对多光谱图像进行IHS变换,以亮度分量为依据对全色图像进行直方图匹配,再基于边缘信息对亮度分量和直方图匹配后的全色图像进行线性加权,最后通过IHS逆变换得到融合图像。为验证本文方法的有效性,与5种常用方法比较,从视觉和定量两方面进行评价,且采用降尺度评价和全分辨率评价。结果表明,该方法得到的融合图像比其他5种方法更优越。本文方法不仅提高了遥感图像的空间分辨率,也较好保留了多光谱图像的光谱信息。     

Remote-sensing image fusion using sparse representation with sub-dictionaries

Remote-sensing image fusion aims to obtain a multispectral (MS) image with a high spatial resolution, which integrates spatial information from the panchromatic (Pan) image and with spectral information from the MS image. Sparse representation (SR) has been recently used in remote-sensing image fusion method, and can obtain superior results to many traditional methods. However, the main obstacle is that the dictionary is generated from high resolution MS images (HRMS), which are difficult to acquire. In this article, a new SR-based remote-sensing image fusion method with sub-dictionaries is proposed. The image fusion problem is transformed into a restoration problem under the observation model with the sparsity constraint, so the fused HRMS image can then be reconstructed by a trained dictionary. The proposed dictionary for image fusion is composed of several sub-dictionaries, each of which is constructed from a source Pan image and its corresponding MS images. Therefore, the dictionary can be constructed without other HRMS images. The fusion results from QuickBird and IKONOS remote-sensing images demonstrate that the proposed method gives higher spatial resolution and less spectral distortion compared with other widely used and the state-of-the-art remote-sensing image fusion methods.     

形态学滤波和改进PCNN的NSST域多光谱与全色图像融合

目的 全色图像的空间细节信息增强和多光谱图像的光谱信息保持通常是相互矛盾的,如何能够在这对矛盾中实现最佳融合效果一直以来都是遥感图像融合领域的研究热点与难点。为了有效结合光谱信息与空间细节信息,进一步改善多光谱与全色图像的融合质量,提出一种形态学滤波和改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样剪切波变换（NSST）域多光谱与全色图像融合方法。方法 该方法首先分别对多光谱和全色图像进行非下采样剪切波变换;对二者的低频分量采用形态学滤波和高通调制框架（HPM）进行融合,将全色图像低频子带的细节信息注入到多光谱图像低频子带中得到融合后的低频子带;对二者的高频分量则采用改进脉冲耦合神经网络的方法进行融合,进一步增强融合图像中的空间细节信息;最后通过NSST逆变换得到融合图像。结果 仿真实验表明,本文方法得到的融合图像细节信息清晰且光谱保真度高,视觉效果上优势明显,且各项评价指标与其他方法相比整体上较优。相比于5种方法中3组融合结果各指标平均值中的最优值,清晰度和空间频率分别比NSCT-PCNN方法提高0.5%和1.0%,光谱扭曲度比NSST-PCNN方法降低4.2%,相关系数比NSST-PCNN方法提高1.4%,信息熵仅比NSST-PCNN方法低0.08%。相关系数和光谱扭曲度两项指标的评价结果表明本文方法相比于其他5种方法能够更好地保持光谱信息,清晰度和空间频率两项指标的评价结果则展示了本文方法具有优于其他对比方法的空间细节注入能力,信息熵指标虽不是最优值,但与最优值非常接近。结论 分析视觉效果及各项客观评价指标可以看出,本文方法在提高融合图像空间分辨率的同时,很好地保持了光谱信息。综合来看,本文方法在主观与客观方面均具有优于亮度色调饱和度（IHS）法、主成分分析（PCA）法、基于非负矩阵分解（CNMF）、基于非下采样轮廓波变换和脉冲耦合神经网络（NSCT-PCNN）以及基于非下采样剪切波变换和脉冲耦合神经网络（NSST-PCNN）5种经典及现有流行方法的融合效果。     

基于跨接约束的高分辨率SAR 影像与光学影像配准

为了实现高分辨率SAR 影像与光学影像之间自动/半自动配准, 提出了一种新颖、稳健的匹配算法。算法首先利用仿射变换进行SAR 影像和光学影像粗匹配, 简化了整体算法的处理复杂度;然后利用影像边缘稳健性, 使用边缘提取算子分别对SAR 影像和光学影像进行边缘提取, 为后续精匹配做好了数据准备; 最后使用基于边缘纹理跨接约束进行影像之间精匹配, 方法引入了邻域配准约束机制, 很好的解决了经典匹配多峰值效应, 提高了算法稳健性和实用性。以国内机载高分辨率SAR 数据和SPOT 25 PAN 数据为例进行算法验证, 实验结果表明该算法能实现自动/半自动的高分辨率SAR 和光学影像之间的像素级配准。     

基于NSCT域滚动引导滤波与自适应PCNN的医学图像融合

针对传统CT和MRI医学图像融合后存在边缘轮廓模糊、纹理细节丢失等问题,提出基于NSCT域结合相位一致性滚动引导滤波与改进参数自适应双通道PCNN的图像融合方法。首先,采用相位一致性滚动引导滤波对CT源图像进行增强,提高骨骼轮廓结构清晰度。然后,通过NSCT变换分解增强后的CT和MRI源图像得到低频子带和高频子带。低频子带系数采用改进参数自适应双通道脉冲耦合神经网络融合策略,明显改善了软组织的纹理细节模糊效果;高频子带系数采用加权求和修正拉普拉算法融合,提升了融合后图像的细节、纹理等信息。最后,通过逆NSCT变换重构出融合图像。通过五组对比实验表明,所提方法的AG、CC、SF、MSE以及CEN客观评价指标分别平均提高了13.30%、6.71%、4.40%、40.23%、19.16%,说明该融合方法在处理纹理细节、边缘轮廓、结构相似性以及图像像素方面性能更好。     

基于区域特征的非下采样Contourlet变换卫星云图融合

对不同的卫星云图进行融合处理,可为灾害性天气的监测和预警提供更为全面的信息,提出一种基于区域特征的非下采样Contourlet变换(NSCT)卫星云图融合新方法。首先,采用NSCT对卫星云图进行多尺度和多方向分解,得到低通子带系数和各带通方向子带系数;然后,对低通子带系数采用基于图像区域相关系数和区域能量的自适应融合规则,对各带通方向子带系数采用加权和区域方差相结合的融合规则;最后,对融合系数进行NSCT逆变换得到融合云图。实验结果表明,该算法在增强融合云图的纹理及边缘等细节信息的同时,能更好地保留源红外云图的红外信息,融合效果更好。     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。