基于关键帧提取的红外与可见光序列图像快速融合

针对静态图像融合方法对于序列图像无法同时满足融合速率及融合质量的问题,提出了一种基于关键帧提取的红外与可见光序列图像快速融合方法.首先对红外和可见光图像序列进行关键帧提取,为体现本文方法的普遍适用性,选取静态图像中融合效果好的算法将两序列中对应的关键帧融合,如小波变换以及主成分分析法.然后对剩余图像帧利用最简单快捷的加权平均算法进行融合.而且相较于现有的只针对于目标进行提取和融合来提高融合速率的序列图像融合方法,在不明确目标的情况下,本文方法对整幅图像进行融合,更加合理且融合结果更适合人眼观察.最后通过对同一场景相同帧数的红外与可见光序列图像进行融合,实验结果表明本文基于关键帧提取的融合方法快速且保证了融合质量.     

基于图像序列的运动目标检测研究

提出一种基于图像序列的运动目标检测算法。采用相位相关算法计算由于摄像机运动而导致的图像背景的平移量和旋转量,引入自适应阈值对待处理图像做平滑处理,进行图像配准处理,最后在差分相乘算法之前采用高通滤波处理,滤除噪声,增强边界以提取运动目标。实验结果表明该方法在工程实践中具有良好的性能和很强的适应能力。     

一种改进的序列图像自动排序算法

提出了一种改进的基于相位相关法的序列图像自动排序算法。首先利用改进的相位相关法计算出归一化相位相关度的峰值及峰值点坐标;然后利用峰值作为相关度准则判断2幅图像是否存在重叠部分,利用"最大"相关度求交自动确定头尾图像;最后利用峰值点坐标判断2幅相邻图像的位置关系。实验结果表明,该算法能有效地实现全景图像拼接中顺序混乱的序列图像的自动排序,避免了人工干预,具有实用价值。     

红外高炮弹点目标序列图像自动提取

针对光电经纬仪跟踪测量过程的红外高炮序列图像的弹点目标,进行了相关研究.结合目标弹道轨迹规律,动态预测下一弹点位置,以预测点为中心的小范围图像区域内,使用最大类间差OSTU阈值法分割图像,对分割后的二值化图像进行连通性分析,提取出目标的脱靶量.以分辨率640×512的1000帧红外序列图像为实验数据,能够在2 min内自动处理完成,且目标提取准确度99%以上.     

基于互信息量均方差提取关键帧的激光视频图像检索研究

为保证激光视频图像检索结果中不存在重复性冗余图像,提出了基于互信息量均方差提取关键帧的激光视频图像检索方法。基于互信息量均方差的关键帧提取方法,以激光视频图像颜色的互信息量均方差最大化,为激光视频图像关键帧的聚类中心设置标准,以此聚类提取不重复的视频图像关键帧;通过基于关键帧的激光视频图像检索方法,将所提取关键帧作为激光视频图像检索的核心判断内容,提取与所需图像关键帧相似度显著的激光视频图像,完成激光视频图像检索。实验结果显示：此方法使用后,提取的激光视频图像关键帧冗余度仅有0.01,激光视频图像检索结果的MAP指标测试值高达0.98,检索结果中不存在重复性冗余图像。     

运动图像关键帧快速跟踪系统的改进

针对当前运动图像关键帧的快速跟踪系统存在误差大、实时性差的问题,提出一种基于自适应Harris角点检测和小波降噪滤波的运动图像关键帧快速跟踪系统设计方法。系统设计分为算法设计、系统的硬件设计和软件设计三大部分。对输入的原始图像进行图像降噪和角点检测处理,通过对运动参量的全局估计和误差补偿,实现对运动图像的关键帧快速跟踪识别。对系统的上电加载模块、图像的外部特征存储模块、系统逻辑控制模块和液晶显示接口电路等进行优化设计,在VHDL平台进行软件开发。仿真结果表明,该系统进行运动图像的关键帧快速跟踪和图像识别,能提高对运动图像目标的快速特征提取和细节捕捉分析能力,帧匹配度较高,可靠性、稳定性较好。     

基于颜色的关键帧图像检索技术研究

针对基于颜色特征的图像检索技术所涉及到的几个问题进行研究和分析,提出基于内容的关键帧检索方法,给出具体算法并对该算法进行验证.实验表明,该方法能合理有效地对图像进行检索.     

基于改进K-Means的动态视频关键帧提取模型

如何从动态视频图像大量的冗余信息中提取关键信息,进而有效地存储和检索视频成为当前本领域研究的热点.模型通过对图像帧进行分块,再对块图像帧进行预处理,基于熵密度的比较选择初始聚类中心,进而确定初始聚类半径,应用归一运算,合并同类图像帧以生成关键帧,用来表征图像的主要内容.实验表明该文模型能够减少动态视频信息中的冗余度,同...     

一种新的无人机航拍序列图像快速拼接方法

 无人驾驶飞机航拍序列图像的邻近帧间含有大量的相交区域,这些相交区域是进行基于特征的图像拼接的基础,但是也成为了降低拼接效率的冗余信息.因此,本文提出一种既稳定又具有较小时间开销的无人机航拍序列图像的自动拼接方法.利用图像拼接过程中查找到的匹配特征点,自适应提取出适于航拍序列图像快速拼接的关键帧;在分析了序列图像的拼接时的相交区域的运动模型的基础上,建立了无人机航拍序列图像配准过程中的特征搜索区域预测的卡尔曼滤波器,减少了特征搜索和配准的时间;然后给出了详细无人机航拍序列图像的快速拼接方法,实验结果显示,本文的方法具有较好的拼接效果和拼接效率.     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比的运动小目标的检测,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,然后采用领域判决法实现运动目标的进一步分离,用图像流分法进行目标的最终检测。实验结果表明：该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠地检测。     

一种基于镜头属性的关键帧提取系统

研究并设计了一种基于镜头属性的关键帧提取系统.该系统将镜头分成定格、拉伸、静态场景和动态场景4大属性,以分析相邻采样帧中若干条线段的灰度分布曲线相似度为基础,并结合了图像灰度直方图的相似度分析,按照不同的镜头属性提取关键帧.该系统计算量小,满足实时性分析的要求,能较好地说明镜头的类别.     

一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法研究

在研究红外图像成像原理与特征、传统红外图像配准方法的基础上,提出了一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法。首先采用经典的Harris角点检测算法提取一次角点,在一次角点的基础上对其进行下降排序,对排序结果进行不同份数的等分并提取每一部分的中间值,最后根据图像配准需求有效利用中值选择不同的特征点;该算法充分利用环形区域的旋转不变性和特征点区域灰度差异性很小的原则进行特征点匹配。实验结果表明该算法能够提取出更加精确的匹配点,能够有效的完成红外图像配准。     

随机相位编码光学图像加密研究进展

针对随机相位编码光学图像加密技术,简要回顾了它的国内外研究进展,并讨论了它的发展态势.     

航拍图像噪声分析及滤除方法研究

对航拍图像所含噪声进行了分析,针对航拍图像主要舍有高斯白噪声和脉冲噪声的特点,根据后续数据处理需要,提出一种基于四阶偏微分方程（PDE）去噪模型与改进的自适应中值滤波相结合的混合去噪方法。首先使用改进的中值滤波去除脉冲噪声,然后利用四阶偏微分方程的各向异性及边界滞留特性进行图像滤波。实验表明,该方法在去除噪声和保持边界的同时,还能避免产生阶梯效应,比单独采用其中一种方法的去噪效果更为显著,鲁棒性更强。     

基于计算机视觉图像精密测量的关键技术研究

虽然计算机视觉系统已经成功地应用于某些检测任务,但由于尺寸畸变和误差的存在,它们一般不被认为是精确的测量工具。本文介绍了精密测量中这些误差的修正方法。第一步是利用神经网络建立图像坐标系的标定模型。然后利用标准件构造学习阶段的神经网络模型,对初始测量的尺寸误差进行建模。最后利用这些模型对测量任务中的测量误差进行校正。     

基于红外目标提取的夜视图像融合实时系统研究

研究的图像融合技术是以微光图像作为背景,红外图像作为目标,两光路图像经过合光棱镜进行光学投影融合的实时融合技术。为了具备良好的融合效果,红外图像经过预处理后,用改进的Otsu算法进行图像分割来实现目标提取,提取后的红外目标经过改进的伪彩色变换方法进行处理后在OLED上显示。融合后的系统实时性好,既可以得到微光细节丰富、较接近可见光视觉感受的背景,也可得到对比度明显的红外伪彩色目标,对于战场上的士兵观察环境和快速寻找目标有很大的帮助。     

基于Laplace算子和灰色理论的热红外影像边缘检测

由于红外热像仪采集的热红外影像存在大量的噪声、边缘信息模糊难提取,因此,提出了一种基于Laplace算子和灰色关联度相结合的边缘检测方法.该方法首先引进数学形态学对含有噪声的热红外影像进行形态学滤波,然后利用8邻域的Laplace算子作为参考序列,计算参考序列与系统序列之间的关联度得出关联度矩阵,再给定阈值判断是否为边缘点,最后细化影像.基于MATLAB进行仿真实验,结果表明:该算法对具有噪声的热红外影像具有较好的抗噪效果,能检测出传统方法不能提取的边缘细节信息,通过调整阈值可以控制检测的边缘信息量,是一种较好的边缘检测方法.     

空域红外图像的背景噪声分析及预处理

文中就如何提高空域背景下弱小目标的信噪比问题展开讨论，基于对背景噪声的统计分析提出了自适应滤波和小波分析两种图像预处理算法，达到抑制背景噪声，增强小目标的目的，并将二者进行了性能分析。