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针对红外偏振融合后图像边缘模糊不清和细节信息不明显等问题,本文提出了一种基于局部能量匹配的红外偏振图像融合方法.首先,融合偏振角图像和偏振度图像得到偏振特征图像;然后运用非下采样剪切波变换(NSST)把偏振特征图像和光强图像分解为低频子带和高频子带,运用顶帽(Top-hat)变换处理偏振图像的低频信息,提取目标;最后采用基于局部能量匹配和局部方差相结合的融合规则融合低频子带和高频子带.实验结果表明,本文算法与NSCT算法相比较,融合后图像的整体互信息值提高了8.7%,方差提高了3.9%,很好的保留了图像的细节信息. 相似文献
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基于局部熵的全自动图像拼接算法 总被引:1,自引:0,他引:1
尚明姝 《微电子学与计算机》2013,30(1):65-68
针对传统图像拼接算法存在的缺点,提出一种基于局部熵的全自动图像拼接算法.首先使用Harris角点检测器提取二幅图像的特征点.利用熵精确定位的优点,采用局部最小熵差和匹配点约束关系相结合的双向特征匹配算法匹配特征点.为剔除误匹配点的干扰,利用快速RANSAC算法(PERANSAC)对匹配点求精,估算单应矩阵.最后用三角函数加权平均法进行图像融合,平滑处理,消除接缝,实验验证了本算法性能. 相似文献
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针对目前基于图像不变特征水印算法不能同时有效抵抗常规图像处理和几何攻击这一问题,提出了一种基于局部Tchebichef矩(LTMs)的图像水印新算法。首先,利用Harris-Laplace检测算子提取载体图像多尺度空间中的特征点,并通过特征选择策略获得稳定且分离的局部圆形特征区域;然后,结合主方向对齐,得到具有旋转、缩放和平移(RST)不变性的局部圆形特征区域;最后,计算局部特征区域的Tchebichef矩,采用量化调制Tchebichef低阶矩幅值将水印嵌入到局部特征区域中。实验结果表明,本文算法在获得很好的不可见性的同时,对常规图像处理、几何攻击及组合攻击具有较好的鲁棒性。 相似文献
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一种基于局部特征的拓片图像边缘检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统边缘检测算法在处理拓片图像时,容易将模糊的细节部分丢失或者误检的问题,提出了一种基于局部特征的拓片图像边缘检测算法.该算法预处理部分采用了unsharp算子对细节部分进行保护和增强,利用局部标准差均值比(Local Standard Deviation Mean Ratio,LSDMR)对图像进行边缘描述,对LMSDR进行处理以得到图像边缘,实验结果表明,该算法对拓片图像模糊细节的边缘检测明显优于传统算法. 相似文献
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提出了一种新的自适应图像增强融合算法,算法将输入图像分解为反映图像平均照度特征的低频分量和反映图像对比度特征的高频分量图像,基于局部灰度方差增强因子和非线性投影变换因子进行自适应图像增强处理,基于局部能量、局部归一化互相关融合测度和加权融合算子对增强后的图像进行特征提取和重构,得到融合图像.有效地将输入图像细节特征传递组合到融合图像中. 相似文献
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为了提高红外图像匹配的精度和效率,提出了一种将Harris-Laplace关键点提取和旋转不变LBP特征描述算子相结合的局部特征检测新算法,该算法不仅在图像的尺度、光照和角度发生变化时,仍然能够得到很好的检测效果,而且能很好地描述图像的局部纹理特征.特征向量描述完成后,为了进一步提高红外图像特征点匹配的正确率,提出了一种基于K-means聚类分析的图像匹配策略.先利用Cosine余弦相关匹配策略实现特征点的初步粗匹配,接着采用K-means 聚类分析匹配策略剔除图像中大部分的错误匹配.实验表明:提出的算法表现出良好的鲁棒性,关键点提取的重复率(Repeatability)提高了9.2%.与传统的匹配算法相比,采用基于K-means聚类分析的匹配策略匹配精度可以提高5.05%,匹配时间可以缩短0.068 s.该特征描述算法和基于K-means聚类分析的匹配算法满足了红外图像配准的高精度性和高实时性的要求. 相似文献
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基于特征点的飞行器局部模板匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于特征点的飞行器图像模板匹配的方法.针对航空测试图像飞行器局部模板匹配的特点,提出用数字图像处理的手段,对目标图像进行基于Harris算法的特征点提取,并结合基于不变矩局部模板匹配算法,计算飞行器在航母降落过程中,航空测量图像飞行器的局部特征点附近进行快速的模板匹配. 相似文献