一种基于小波变换的多尺度多算子图像融合方法

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到诸多领域的重视。为了使其应用在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事目标识别等方面更迅速、深入地开展,有效、实用的融合算法是至关重要的。本文在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种多尺度多算子融合方法,对热红外图像和可见光图像的融合进行了研究。结果融合效果很好,目标和背景区别显著,而且边缘不突兀。由于这种方法对小波分解的层数要求不高,因此计算量不大,便于并行处理及硬件实时化实现,具有广阔的应用前景。     

各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测

为了解决SUSAN滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题,采用Geusebroek提出的各向异性高斯滤波器替代SUSAN滤波算子中的高斯滤波部分。由局部图像的方差和像素的邻域平滑度决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与均值差的一阶范数确定SUSAN滤波器的阈值,从而构造出各向异性SUSAN滤波器。将其用于红外弱小目标检测中,实验结果表明:各向异性SUSAN滤波器能够很好地保留图像中的边缘信息,使残差图像中弱小目标的信噪比增益和信杂比增益极大地提高,目标大小得到较好的保留,虚警率下降。