基于多尺度边缘表示的偏振图像二次融合算法

针对传统成像技术探测信息量少以及传统图像融合方法计算量大,不能凸显边缘轮廓的问题,提出一种基于多尺度边缘表示的偏振图像二次融合方法。首先,对同时偏振成像系统获取的4个偏振角度图像进行多尺度边缘去噪、配准预处理。然后一次融合,即将预处理后的4个偏振角度图像进行二进小波分解,在不同尺度上对低频、高频系数进行特定组合,计算得到Stokes向量[I Q U V]T,线偏振度(DOLP)和偏振相位角(AOP)等偏振信息;二次融合,即是根据边缘相关性原则融合偏振强度图像和线偏振度图像经小波分解后的高频系数,低频用区域能量的方法。最后,采用交替投影迭代法重构融合图像的低频、高频系数,得到重构图像。实验结果表明,本文算法的融合性能优于传统方法。以小波变换法为参考,平均值提高65.48%,标准差提高95.98%,平均梯度是传统小波的6.45倍,边缘强度是小波变换的5.54倍。本算法提高了运算速度,结合了强度图像亮度信息和线偏振度图像反映不同物体性质的特点,突出了目标轮廓细节,能很好地识别隐藏、伪装的目标。

一种图像融合的新方法

在众多图像融合算法中,不存在完美的算法,每一种算法都具有优点和不足。本文针对这一问题提出一种新的图像融合方法,即图像二次融合,通过对两种算法的融合结果再进行一次简单的像素选择得到最终融合图像。图像二次融合可以综合算法的优点,弥补之间的不足,获得更好的融合效果。实验表明,该方法获得的融合结果优于单一算法。

二次融合在图像处理中的应用

为文章针对单一图像融合算法都存在优点和不足的问题提出了一种二次融合的方法,首先使用两种单一算法对图像进行融合,在得到最终融合结果之前还必须进行简单的像素选择。此方法综合了两种单一图像融合算法的优点和不足,使用其优点,同时两种单一算法相互弥补对方的不足,融合效果很好。测试结果表明此方法获得的融合结果优于单一算法。