基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究

平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征.本文针对光学成像系统聚焦范围有限,很难使得同一场景中所有物体都清晰显现这一特点,将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中.首先将图像进行分块,然后计算每一块的平均梯度,根据平均梯度大小对相应块的像素进行处理,最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像.本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析,以此来验证算法的有效性,对基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析,结果表明该算法是切实可行的,在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果.     

基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究

平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征。本文针对光学成像系统聚焦范围有限,很难使得同一场景中所有物体都清晰显现这一特点,将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中。首先将图像进行分块,然后计算每一块的平均梯度,根据平均梯度大小对相应块的像素进行处理,最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像。本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析,以此来验证算法的有效性,对基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析,结果表明该算法是切实可行的,在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果。     

利用拉普拉斯能量和CNN的多聚焦图像融合方法

多聚焦图像融合技术的目的是生成一幅全聚焦图像.所谓全聚焦图像,就是将不同源图像的清晰区域集成到一幅单一的图像中.传统的图像融合方法通常存在块伪影、人造边、晕轮效果、振铃效果以及对比度下降等问题.对此,本文提出了一种利用拉普拉斯能量和CNN的多聚焦图像融合方法.使用拉普拉斯能量算子可以有效的提取源图像的聚焦信息,而训练后的卷积神经网络模型从聚焦信息图中提取的聚焦特征可以有效的进行聚焦子块和离焦子块的区分.训练后的卷积神经网络模型不仅具有很好的提取活跃窗口相对聚焦度的能力,而且可以获得精确的分割边界.在经过多轮训练后,卷积神经网络模型可以很好的在源图像和分值图之间建立一种有效的映射,这对于生成一幅精准的聚焦图至关重要.采用二值分割和小区域滤波技术来对聚焦图进行进一步的修正,获得用于融合的最终决策图.最后,根据最终决策图提供的权值,对多幅源图像进行融合形成最终的融合图像.实验结果表明,无论从视觉效果还是从定量评价方面,提出的方法均优于目前已有的其它融合方法.     

基于方差的图像融合

图像融合是一种信息综合处理技术,其目的是通过对多幅图像间冗余数据和互补信息的处理提高图像的可靠性和清晰度.作者提出了一种基于方差的图像融合方法,将源图像分割成若干块,选用块方差作为特征量,通过比较,选取效果好的分割块进行融合,并通过仿真实验证明了该方法具有可行性及较好的性能.此外,通过在医学领域的应用,说明了对图像融合技术研究的必要性.     

基于方差的图像融合

图像融合是一种信息综合处理技术,其目的是通过对多幅图像间冗余数据和互补信息的处理提高图像的可靠性和清晰度.作者提出了一种基于方差的图像融合方法,将源图像分割成若干块,选用块方差作为特征量,通过比较,选取效果好的分割块进行融合,并通过仿真实验证明了该方法具有可行性及较好的性能.此外,通过在医学领域的应用,说明了对图像融合技术研究的必要性.     

基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法

针对数字相机在拍摄宽亮度范围场景时动态范围不足的问题,提出一种高效的多曝光图像融合方法.该方法通过场景的多次采样曝光,分析不同像素的亮暗变化,利用高斯数学模型计算评价数值.将结合图像亮度信息的曝光适度评价方法应用于图像分块区域,并计算每个像素的权重值,消除图像块效应.将不同曝光度下成像的图像序列融合为一幅局部自适应曝光的高动态范围(HDR)图像,实现动态范围扩展.与另外3种方法进行对比分析,结果表明:该方法简便有效,细节纹理与颜色信息具有更强的表现能力,且熵值更高.     

基于曝光适度评价的多曝光图像融合方法

针对数字相机在拍摄宽亮度范围场景时动态范围不足的问题,提出一种高效的多曝光图像融合方法.提出结合图像亮度信息的曝光适度评价方法,通过场景的多次采样曝光,分析不同像素的亮暗变化,利用高斯数学模型计算评价数值.将该曝光适度评价方法应用于图像分块区域,并计算每个像素的权重值,消除图像块效应.将不同曝光度下成像的图像序列融合为一幅局部自适应曝光的高动态范围(HDR)图像,实现动态范围扩展.结果表明,该方法简便有效,细节纹理与颜色信息具有更强的表现能力,且熵值更高.     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

利用小波变换进行遥感 多光谱图像融合的算法及实现

在分析了小波变换的分解与重建方法后,提出了一种基于区域的图像增强算法。先提取出源图的边 缘,以图像的边缘为参考,围绕边缘建立融合窗口,然后结合区域内的图像信息,应用基于窗口的融合规则进行 融合处理。实验结果显示,融合后的图像综合了3幅源图像的不同特征,处理后的图像变得容易识别了。表明 该方法保持了尽可能多的原始信息,算法简单,稳定性好,适合于多光谱遥感图像识别、医学成像等领域。     

基于WNMF和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法

在非负矩阵分解(NMF)图像融合方法的基础上,提出一种基于加权非负矩阵分解(WNMF)和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法。该方法利用光学系统成像原理及点扩散函数在光学成像过程中的作用,判定多聚焦图像中的聚焦点的近似位置,并以此为基础构建一个权值矩阵,然后将加权非负矩阵算法应用于图像融合中,最后得到一幅各部分都聚焦清晰的图像。实验结果表明,通过本文提出的方法得到的融合图像效果优于普通的非负矩阵分解方法、小波变换法方法及拉普拉斯塔式方法。     

基于内容图像检索技术的超声图像

对超声图像数据库的基于内容图像检索技术进行了深入地研究与探索,给出了基于内容图像检索的基本系统结构、超声图像数据库构建模型及基于傅里叶变换幅度频谱的超声图像检索方法,由于该方法同时适用于压缩域的特征提取,为JPEG、MPEG格式图像的基于内容图像检索提供了方法.     

基于相似图像配准的图像修复算法

传统基于纹理合成的图像修复算法只能从破损图像中提取有用信息,不能修复复杂结构;基于深度学习的修复算法训练时间长,纹理合成效果不理想.为解决上述问题,该文提出了一种基于相似图像配准的图像修复算法.首先提出一种破损图像的相似度计算方法,利用图像的深度学习特征,在数据库中寻找与之最为相近的图像,为修复过程提供更多的有效信息;...     

Image Tampering Detection Using No-Reference Image Quality Metrics

In this paper,a new approach is proposed to determine whether the content of an image is authentic or modified with a focus on detecting complex image tampering.Detecting image tampering without any prior information of the original image is a challenging problem since unknown diverse manipulations may have different characteristics and so do various formats of images.Our principle is that image processing,no matter how complex,may affect image quality,so image quality metrics can be used to distinguish tampered images.In particular,based on the alteration of image quality in modified blocks,the proposed method can locate the tampered areas.Referring to four types of effective no-reference image quality metrics,we obtain 13 features to present an image.The experimental results show that the proposed method is very promising on detecting image tampering and locating the locally tampered areas especially in realistic scenarios.     

一种改进的零树图像压缩算法

小波变换是一种崭新的时-频分析工具.作为一种优秀的编码算法,EZW(嵌入式零树编码)使小波分析在图像压缩中得以广泛应用.本文结合人眼的视觉特性和零树编码的特点,提出了一个改进的零树编码算法.该算法可以减小空间的相关性,提高EZW的效率.     

图像聚类分析法用于汽车图像边缘的检测

在分析用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法基础上,结合基于自组织神经网络的图像聚类分析的数据融合技术,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法.经过实验检验,与其它形态学边缘检测方法进行了比较,该方法对汽车图像边缘检测具有较好效果.     

基于图像映射法的快速无缝拼接技术

介绍了一种无缝拼接的全景图像生成算法,由于采用了快速图像映射法,传统算法中存在的计算效率瓶颈问题得到有效改善.该算法利用场景的空间连贯性,采用相邻参考像素的可变半径模板对极线进行裁剪,从而将单次搜索从极线复杂度降低到模板半径复杂度.对于无法采用模板进行裁剪的像素,则根据极线几何的保序性,利用已建立映射的匹配关系,找到最近的搜索起点优化搜索.     

图像采集中的图像失真及标定

通过对ccd信号到计算机显示器上显示这一过程的分析,解释在实际的图像采集过程中所采集的图像的失真现象。并对所采集图像的纵横比例进行标定。这一比例的标定是应用图像处理并解决工程精确检测应用问题的前提条件。     

图像压缩编码技术的发展历程及前景

现代图像和多媒体通信业务的发展需要大量地存储、记录和传输各类静止和活动图像。图像和视频信号的数字化是解决这一问题的必经之路。数字化后因数据量太大,必须对数字图像和视频进行压缩。     

视觉艺术形象与文学艺术形象的差异

对比视觉艺术形象与文学艺术形象,举例讨论其差异存在的特点、原因以及其语言表现特性。     

基于序列图像的湍流退化图像复原方法研究

提出一种基于序列图像的湍流退化图像复原方法,该方法通过非刚性配准技术对湍流退化图像的变形进行校正,对校正后的图像再通过滤波的方法去除图像中残存的噪声,最终得到复原图像。实验表明,使用该方法对湍流退化图像进行复原能够得到较好的复原结果。