基于邻域一致性测度的链码改进方法

从图像中提取出的目标边界曲线由于受噪声的影响,使得相应的边界链码很难与目标形状一致,影响了用链码来分析目标形状.因此引入邻域一致性测度的概念,提出了链码的一种改进方法.利用该方法,对由Canny算子检测得到的边缘图像进行编码.实验结果表明,上述算法明显改善了常规方法对噪声敏感的性能,能有效地使用到链码分析目标形状的预处理中.

抗混叠轮廓波变换及其在图像融合中的应用

研究了原始轮廓波变换的频谱混叠问题,设计出能抑制混叠的多尺度分解方案,结合方向滤波器组,实现了一种抗混叠的轮廓波变换.在此基础上,提出了新颖的基于抗混叠轮廓波变换的图像融合算法.该算法通过邻域一致性测度的计算,实现了变换系数的局部自适应融合.实验结果表明,所提出的方法在视觉质量及定量指标上都优于基于小波变换和轮廓波变换的传统方法.

采用非抽样轮廓波的红外与可见光图像融合

提出了一种基于非抽样轮廓波变换的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用非抽样轮廓波变换对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,有效地表达了图像的高维奇异信息;然后,为了弥补基于像素的图像融合方法的不足,在变换域通过邻域一致性测度的计算,实现了变换系数的局部自适应融合。实验结果表明,所提出的算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息。

复小波包域遥感图像局部自适应融合算法

为了使融合后的图像在保持原IKONOS卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR图像与多光谱IKONOS卫星图像相融合的新方法.该方法利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS图像经HIS空间变化的I分量子图和SAR图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合.用融合后复系数经复小波包反变化得到的图像代替原IKONOS图像经HIS变换的I分量,再经HIS空间反变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能.