基于颜色矩的图像检索算法研究

为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。

差异特征与融合算法的集值映射关系的建立

针对红外偏振和光强图像现有融合算法无法随着图像差异特征的变化而优化选择的问题,提出了图像差异特征和融合算法的集值映射关系的建立方法。通过图像差异特征的分析与提取构建了差异特征集,将典型融合算法构建为融合算法集,利用数据包络分析法计算每个差异特征对各融合算法的融合有效度并构造融合有效度分布,通过对多组图像的融合有效度分布合成,建立差异特征与融合算法的集值映射关系。实验证明,所建立的集值映射关系可以优化选择融合算法,将互补性强的差异特征有效融合。

彩色图像融合算法与技术的研究

一种图像融合算法 ,可以对选定的区域范围内的图像进行融合运算 ,通过选择融合函数中一个与位置有关的系数 ,可以决定融合的形式。本融合算法可以使得被合成的图像看起来显得完整、自然。另外 ,对该算法在实现过程中出现的一种异常现象做出了较详细的分析 ,并给出了相应的解决算法。

一种人工模糊的伪造图像盲检测方法

针对模糊操作常常用来掩饰伪造拼接合成图像的拼接边缘但使边缘宽度增大的特点,提出了一种基于边缘宽度的伪造图像检测方法,该方法通过确定图像的边缘像素,计算边缘的宽度,去除较细边缘保留宽边缘等手段确定伪造数字图像的篡改区域。经实验验证,文中方法能有效地检测出伪造图像中经过模糊操作的边缘,从而确定伪造区域。

基于均值滤波矩阵组的二维信号快速经验模式分解方法

根据矩阵变换理论,提出了一种基于滤波矩阵组的局部均值求取方法.该方法构造了均值滤波矩阵组,只需在待处理矩阵左右各乘一个均值滤波阵,即可得到待处理阵的加权均值,简化了包络均值求解过程.在上述局部均值滤波理论的基础上,提出了二维信号的快速经验模式分解算法.实验证明,算法运算时间比传统经验模式分解方法提高了两到三个数量级.

基于模糊自适应DT-CWT多聚焦图像融合算法

本文针对对偶树复小波变换(DT-CWT)算法在图像融合过程中,为了度量拥有不同类型特征的图像与之对应的像素之间的关系,自适应的解决在图像融合过程中出现的不确定性等问题,提出了将模糊理论引入到DT-CWT的多聚焦图像融和算法中。通过引入模糊理论,用模糊隶属度对图像中的不同特征与像素灰度值寻找一定的关系,并在此基础上提出了一种基于Fisher判别与模糊理论融合在一起的方法对系数进行选择。仿真结果证明了该算法的可靠性,通过对比实验说明该算法能够在保留原始图像中的纹理和边缘等细节信息的同时,有效的去除了原始图像中的聚焦差异,具有更好的融合性能。

异构融合网络下超采样图像细节增强仿真

针对超采样图像缩放至较小程度分辨率降低,导致原始图片场景中的细节信息丢失等问题,提出了基于异构融合网络的超采样图像细节增强方法。在异构融合网络中,通过双三次插值法采集训练样本,建立一个奇异值算法模型稀疏表示超采样图像;通过差值算法得获取图像初始超分辨率,利用块匹配搜索匹配像素对应点,根据奇异值阈值算法找出匹配最佳的图像,对此做加窗处理后增强超采样图像细节。仿真结果表明,峰值信噪比较高,且结构相似度值接近于1,对图像有很好的细节增强效果。

基于多光谱图像配准融合的机器人巡检平台

针对变电站中开展机器人巡检工作时,普遍存在复杂场景下拍摄所得红外与可见光检测图像存在遮挡、旋转和视角差异等情况,进而导致图像匹配融合效率低的问题,本文提出了一种基于STM32控制的多光谱图像配准融合巡检机器人模型。该模型首先建立模板库,通过模板匹配定位图像中的目标电力设备,在此基础上使用SURF算法进行精细匹配,即利用RANSAC剔除设备特征误配点,并采用单映射FINDHOMOGRAPHY算法进行像素叠加,最终实现变电站设备的红外、可见光图像融合。实验结果表明,本文的改进算法生成特征点数量合适、质量提升明显,相比SIFT、SURF等传统图像融合算法,配准精度提高至少30%,图像处理速度提高至少30%,具备实用意义,可有效应用于设备识别、电力设备故障诊断领域。

基于像素级遥感图像融合方法综述

介绍了典型的基于像素级遥感图像融合算法,论述了各种算法的优缺点,给出了图像融合质量的评价方法,提出了图像融合的研究方向。

基于PCR-DSmT的序列帧融合景像匹配算法

针对INS/SMNS组合导航系统中,单帧景像匹配难以判断匹配结果是否正确并给出准确的匹配置信度的情况,提出一种基于PCR-DSmT的序列帧融合景像匹配算法。算法分为单帧粗匹配和序列帧融合精匹配两步:首先提取图像的相位一致性特征并采用快速归一化互相关算法初步匹配;然后建立序列帧时空约束关系,利用相关阵中极大峰构建辨识框架,采用层次分析法自适应计算置信指派并利用适配因子进行折扣运算,最后采用证据推理组合规则融合并根据判决准则输出匹配位置及置信度或对错误匹配结果报警。针对Dempster组合规则在高冲突序列帧融合时出现错误以及DSmT组合规则在多证据融合时正确位置置信指派难以增大并收敛的问题,提出一种PCR-DSmT组合规则。采用真实航拍图像和对应的Google earth卫星基准图像的仿真实验验证了匹配算法的有效性。

子区域视觉短语稀疏编码的图像检索

针对BOVW模型忽略图像特征空间排列导致量化误差较大的缺点,利用角点和特征点对图像进行区域分割,结合区域的空间排列信息,提出一种多通道融合的图像检索方法。其主要思想是将子区域编码和特征空间排列直方图结合组建视觉短语,这种构造方式在减少编码误差的同时还能更好地保留局部空间信息。首先,利用稀疏编码保留局部信息的高效性对提取的子区域进行编码;其次,利用特征的空间位置关系,计算子区域内的特征空间排列直方图;利用区域编码和特征排列直方图构建视觉短语;最后,结合BOVW模型的鲁棒性,统计视觉短语直方图用于图像检索。实验结果表明,该检索方法不仅比BOVW和SPMBOVM有更好的检索准确率,而且其编码过程稳定,误差较小。

基于QPSO的图像融合算法的研究

提出了一种基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO)的图像融合方法。将图像融合问题归结为最优化问题,采用了QPSO算法进行优化。QPSO不仅参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,因此能保证算法的全局收敛。与PSO算法和遗传算法进行了比较,证明了QPSO算法在图像融合中具有良好的效果。

基于HSI变换和QPSO变换的图像融合算法

提出了一种基于HSI和QPSO(即基于量子行为的粒子群优化算法)的图像融合方法,HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变换问题。由于采用了QPSO算法,使最后变换后的图像与多光谱图像和全色图像都有很强的相关性。实验表明,此方法所得到的融合图像优于传统HSI变换。

基于奇异值分解的图像融合效果综合评价研究

针对图像融合效果中存在的"多评价结论非一致性"问题,提出了一种基于奇异值分解的图像融合效果综合评价方法。首先对多个性能指标组成的序值矩阵进行奇异值分解,并运用一致可信度指标确定序值矩阵的近似矩阵,而近似矩阵是对原有矩阵的优化。该方法具有提取多评价结论共性信息,削弱极端评价结论影响,评价结果易于定量表示,更加精确、客观,区分度大,可靠性高等优点。实验结果表明,该评价方法具有较好的实时性和准确性,进一步丰富和完善图像融合理论框架具有启发意义和实用价值。

一种新的图像融合算法的研究与实现

图像融合是图像处理技术发展的一个重要内容。文章提出一种新的图像融合算法,讨论了图像融合过程中剪贴图边界的平滑过渡及剪贴图与背景图的“无缝”融合算法,实验表明采用该算法后,使融合的图像更完整、更自然。

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测。再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘。把sobel边缘检测算法和Canny边缘检测算法检测到的边缘利用小波分析的方法将两幅图像融合到一起,最后用MATLAB对数字图像进行了仿真。仿真结果表明,该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、连续、清晰是一种很有效的边缘检测方法。

基于遗传粒子群的图像融合算法及应用

为改善传统图像融合方法对细节信息的丢失,提出了一种基于遗传粒子群算法(genetic algorithm of particleswarm optimization,GAPSO)的图像融合方法,该算法应用于像素级的图像融合,使图像融合问题归结为最优化问题.该算法结合遗传算法和粒子群算法的优点,对标准粒子群算法进行了改进,将交叉与变异算子引入到标准粒子群算法,提高了该算法的收敛性能和全局求解能力.实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于遗传算法和PSO算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量.

分层像素级图像融合中线性轮廓信息识别仿真

为提升分层像素级图像融合的效率和效果,文章提出了一种基于图像分割的线性轮廓信息识别方法,首先对模糊块状的源图像进行层次划分,通过灰度值的差值计算获得清晰的像素区域,以获得分层像素级图像的最佳融合区域;而后,根据传统Canny算子阈值设置不合理造成的轮廓边缘不连续或伪边缘的问题,引入最大信息熵进行阈值自适应选择,以改进Canny算子,去除伪边缘的问题,并融合自适应生长区域算法、Otsu阈值分割识别轮廓边缘的断点信息,解决轮廓边缘不连续的问题。最后,利用Matlab仿真分析,验证了改进Otsu阈值法和自适应阈值Canny算子的线性轮廓信息识别算法的准确度、完整性更高。

最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究

针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。

瞄准分划的多特征融合识别与亚像素定位算法

提出了瞄准分划的多特征融合识别算法,该算法提取并融合瞄准分划的几何特征、灰度特征和运动特征,提高了识别的准确率;在此基础上应用亚像素定位算法,实现了瞄准分划的精确定位,满足了瞄准线的高精度动态测量的要求。