应用整体结构信息分层匹配的红外与可见光遥感图像融合方法

现有红外与可见光图像融合方法,侧重于将可见光图像的空间细节注入红外图像,往往由于空间细节的不当注入导致融合图像中部分地物模糊不清。此外,航天器红外与可见光成像分辨率往往相差很大,现有方法未考虑其分辨率差异,生成的融合图像细节模糊不清。为此,文章从消除红外与可见光图像的整体结构信息差异角度,提出应用整体结构信息分层匹配的图像融合方法。利用融合方法对天宫一号(TG-1)目标飞行器的红外和可见光图像数据进行图像融合,并将获得图像与图像分解法、总体变分法和频率变换法获得图像进行比对,结果表明:文章提出的融合方法获得的图像光谱与细节保真效果好,优于对比方法。

结合颜色属性的分层结构直方图

目的为克服单一颜色特征易受光照变化影响,以及图像的空间结构特征对目标形变较为敏感等问题,提出一种结合颜色属性的分层结构直方图。方法首先,鉴于使用像素灰度值对图像进行分层易受光照变化影响,本文基于颜色属性对图像进行分层,即将输入的彩色图像从RGB空间映射到颜色属性空间,得到11种概率分层图;之后,将图像中的每一个像素仅投影到其概率值最大的分层中,使得各分层之间像素的交集为空,并集为整幅图像;对处理后的每一个分层,通过定义的结构图元来统计像素分布情况,得到每一分层的空间分布信息;最后,将每一分层的像素空间分布信息串联作为输入图像的分层结构直方图,以此来表征图像。结果为证明本文特征的有效性,将该特征用于图像匹配和视觉跟踪,与参考特征相比,利用本文特征进行图像匹配时,峰值旁瓣比均值提升1.3479;将本文特征用于视觉跟踪时,采用粒子滤波作为跟踪框架,成功率相对上升4%,精度相对上升4.6%。结论该特征将图像的颜色特征与空间结构信息相结合,有效解决了单一特征分辨性较差的问题,与参考特征相比,该特征具有更强的分辨性和鲁棒性,因此本文特征可以更好地应用于图像处理应用中。