基于平移不变小波变换的图像融合技术的实现

本文介绍作者所进行的基于像素级图像融合技术的研究。目前,图像融合技术主要分为像素级、特征级和决策级这三种主要方法,而像素级图像融合的方法可以更多地保留原有图像的信息,并对单一像素信息进行处理,精度高、方法简单易行,目前被广泛的应用在各个领域。而基于平移不变小波变换算法先对待融合的多源图像进行空间域的变换,得到图像各层分解后的系数,再对该组系数按一定的融合规则进行融合处理得到一个融合后的系数表示,最后经图像的逆变换获得最终的融合图像。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。     

小波变换在图像融合中应用探讨

作为像素级融合的方法之一,小波变换具有多分辨分析和多尺度分析的特点,目前被广泛应用于红外和可见光图像融合中。本文通过深入研究现有的图像融合算法,研究小波基的提升方案,并对其提升处理后的小波性能进行比较。     

基于多传感器像素分类的红外图像超分辨率算法

本文提出了一种新的红外图像超分辨率算法。算法将同场景的低分辨率红外图像和高分辨率可见光图像信息有机集合起来,得到一种基于多传感器的红外图像超分辨率正则化模型。本文将各向异性张量获取的高分辨率可见光图像信息与低分辨率红外图像做像素相关性分类,然后将分类后得到的相关边缘对二阶总广义变分模型加权,最终采用一阶主-对偶优化算法求得最优解。实验表明该算法可获得质量较高的高分辨率红外图像,并且有效抑制无关信息的干扰,在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于其他算法。     

多状态视觉识别监控Android救灾平台优化设计

快速、准确的灾源识别与定位对于控制整个灾害带来的损伤具有非常重要的意义。提出一种基于视觉多状态监测技术的Android救灾平台,利用多个传感器采集系统信息,实现优势互补,数据处理时,采用小波变化的思想,在特征提取的基础上,在像素域对图像进行融合,提高图像融合的输出信噪比,从而提高灾源识别与定位的结果。采用实际灾难环境下的灾源进行实验验证,结果表明,采用该融合算法后,系统灾源识别与定位性能提高,具有很好的应用价值。     

基于粒子群优化的图像边缘融合算法

目前,图像融合算法大多利用源图像信息进行融合,融合模型的建立和融合参数的配置主要依赖于经验,存在随意性。提出了一种基于粒子群优化的图像边缘融合算法：首先对源图像进行多尺度边缘检测;然后利用边缘相关性作为目标函数,采用粒子群算法优化搜索融合参数;最后利用融合后的多尺度边缘重构出融合图像。该算法克服了融合模型对经验的依赖性,使得源图像边缘信息最大量地保留在融合图像中。仿真结果表明,使用该算法得到的融合图像能够有效包含源图像信息。     

基于线性迭代的高光谱图像压缩方法

为了实现对高光谱遥感影像的高效压缩,提出了一种基于线性迭代聚类的高光谱遥感影像分割算法。首先,采用线性迭代聚类算法对图像过分割,在得到不同尺度上的超像素后,用联合稀疏表示分类方法对多尺度超像素进行分类。其次,通过选择合适大小的超像素,来构造相应空间下的图像中像素之间的特征差异;最后,通过线性迭代聚类算法把具有相似性特征的像素聚类。实验结果表明该方法能够得到较好的效果。     

图像拼接技术在医学诊断中的应用研究

图像拼接是指将多个具有重叠区域的图像合成为一张图片,将图像拼接技术应用到医学上将能够更好地辅助医生进行诊断治疗。针对医学图像的特点,在像素匹配的基础上,分析了基于灰度平均值和基于重叠区域渐变等拼接算法。仿真结果表明,像素匹配的算法精度高,且基于重叠区域渐变的拼接算法能得到较好的拼接效果,对医学诊断具有一定的参考意义。     

一种基于约束蚁群反馈算法钢坯图像分割技术

结合蚁群反馈优化算法、多属性约束理论的优点,提出了一种基于约束蚁群反馈算法的钢坯图像分割算法。算法采用钢坯图像边界粗糙熵作为分割的反馈标准,充分利用蚁群算法的反馈调节能力,对属性像素进行约束,保证在约束条件下的最优化边沿分割。经过实验测试,结果表明,由于使用约束蚁群反馈算法避免了钢坯像素边沿混合弊端,采用模糊边界计算原则,完成边沿像素分割,所以不仅得到了令人满意的钢坯分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的钢坯图像分割方法。     

多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的分析

对多种传感器进行综合利用,实现多种目标获取的模式,称之为信息融合。现阶段,信息融合技术在图像处理、目标识别、遥感及安全监测等领域内被广泛使用。本文主要针对煤矿瓦斯监测中对信息融合技术的应用情况进行简单研究,着重对多传感器模糊信息融合算法及应用进行讨论。     

基于边缘和局部能量的NSCT变换遥感图像融合

对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构. 首先利用非下采样contourlet(NSCT)变换,对图像进行多尺度和多方向的分解;然后将低频系数按边缘能量大小划分为边缘和平滑2部分,边缘部分采用边缘能量取最大的融合方法,平滑部分使用基于局部能量的规则进行融合,高频子带使用相关系数和局部方差相结合的重要性测度法进行融合;最后对融合系数进行NSCT反变换得到融合图像. 实验结果表明,该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法.     

生物多感觉信号变异检测方法研究与仿真

动物不同脑部感官信息在频率、振幅等属性上差异较大,多个差异性较强的单感觉信息进行融合时会发生信号排异冲突,造成转化生成的脑部衰退特征信号强度较弱。提出了一种基于人工免疫算法的生物多感觉信号变异检测方法。建立信号变异特征动态变化方程,获取信号变异特征变异的交叉点分布情况。更新信号变异特征数据库,在数据库中选取信号变异特征。克服了传统算法的弊端。实验证明,这种算法能够避免信号变异特征突变的缺陷,提高了信号变异检测的准确率。     

基于改进的模糊聚类图像分割技术研究

主要研究图像分割技术。在传统的模糊C均值聚类图像分割算法基础上,加入了邻域像素的信息,大大地改正了模糊的隶属函数。实验表明,本文提出的算法较传统算法更加注重抗噪声能力。     

基于混沌理论和DNA序列运算的古籍数字化版权保护及实现

[目的/意义]旨在更好解决古籍高清数字化图像在互联网上传播后存在的版权和高仿真复制问题,提出基于混沌理论和DNA序列运算的加密算法.[方法/过程]该算法以混沌理论为基础,结合DNA序列运算,对图像数据进行像素值替代扩散,再通过图像置乱替换像素值位置,完成整个加密过程.[结果/结论]测试结果表明,该算法加解密效果良好,能...     

一种改进的DCT变换图像融合技术

提出了一种提升小波变换和DCT变换相结合的图像融合算法。这种算法并不依赖于对方差,而是直接使用DCT变化和小波变化分别对高频部分、低频部分进行特征提取。实验表明,这种新的融合技术与传统算法相比,不但提高了图像的信噪比,更加保留了边缘的信息细节,同时也提高了处理效率,减少了使用时间,具有较高得实用价值。     

一种基于外部密钥和密文反馈的混沌密码新算法

提出了一种基于逐段线性混沌系统的图像加密算法。通过对外部密钥的映射,分别产生系统的初值和参数值,根据图像大小经16个逐段线性映射迭代出足够的密钥流,并引入密文反馈机制,对图像像素值逐个进行多轮异或加密。实验表明,这种加密算法使密文对明文和密钥都充分敏感,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性。而且算法具有密钥空间大、加密速度快的优越性。     

基于点处理的图像脉冲噪声滤除方法研究

在分析含噪图像恢复方法和脉冲噪声概率密度函数的基础上,提出了一种基于点处理理论的脉;中噪声污染图像的恢复算法。该算法依次扫描图像的像素点,判断当前的像素点是否为脉冲噪声数据点,如果为噪声点,则计算空域滤波器的输出结果,并替代该像素点的值;否则,该像素点的值保持不变。实验结果表明,该方法基于像素点的空域处理,具有无排序操作、算法执行速度快和保持图像细节的优点。     

基于相关度预测的椒盐噪声自适应滤除算法

在分析现有的细节保护滤波算法的基础上,提出了一种基于相关度预测的图像椒盐噪声自适应滤除算法。对于信号像素,保持灰度值不变。对于噪声嫌疑像素,利用对邻域灰度相关量化分析和定义的灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为预测滤波算法的阈值进行判别。根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失。实验表明,该算法的噪声滤除能力、细节保护能力以及运算效率都可以得到满意的结果。