基于分时积分亚像元融合的地球静止轨道平台消颤振技术

相较于低轨卫星线阵扫描成像模式,地球静止轨道面阵成像的曝光时间相对更长,更容易受到平台颤振的影响而造成图像模糊.为了消除由平台颤振引起的像质退化,本文提出了基于分时积分亚像元融合的方法.由于地球静止轨道的凝视成像特性,相机观察区域在长时间内保持不变,因此分时短曝光可以获得多帧目标内容相同,但模糊尺度更低的短曝光图像.然后对多帧短曝光图像采用基于能量区域质心法的相位相关算法进行亚像元图像配准,计算相对偏移量并进行补偿,位移探测准确度可达0.1像元以内,满足卫星平台应用需求.再按亚像元偏移量对多帧图像进行融合,融合的过程可以提升由于曝光时间缩短而降低的单帧图像信噪比,最终可以获得图像清晰度更高、信噪比与原长曝光图像相当、信息辨识度更好的遥感图像.     

基于Powell算法的亚像元配准方法

基于Powell优化算法和图像的金字塔分解,提出了一个新的亚像元运动参数估计方法.用参考图像和待配准图像构造的非线性最小二乘公式作为Powell算法的目标函数,并且以运动参数作为变量.由细到粗的多分辨率分解为准确的亚像元参数估计提供了基础.数值实验结果表明,该算法可以用于准确的稳健的亚像元参数估计,其不足之处在于运行时间比较长.     

基于FPGA的亚像元图像融合系统的设计与实现

研究并设计了基于FPGA的亚像元图像融合系统，该系统能够在接收到亚像元相机输出的两路CCD图像信号后，实时地将其融合并显示．搭建了亚像元图像融合实验平台，介绍了系统的组成以及主要电路的实现方法，并进行了实验验证．结果表明，图像融合效果好，设计方案可行．     

基于图像融合的视频监控系统设计

目前的信息监测和预警系统通常采用可见光摄像机、微光电视和热像仪中的一种探测器单独工作或切换工作,针对３种探测器存在不同的探测死区,单独使用不能克服各自的缺点, 无法完整体现信息监测的需求问题,设计了集这３种探测器于一体的图像融合监控系统。通过分析这３种具有互补性的探测器各自成像机理及特点,给出了系统的总体组成。基于融合图像监控系统的工作原理,设计出前端探测系统的主要结构,使摄像转台能实现＋９０至－３０的俯仰和１７５方位旋转,平行光轴的设计和调校使各光轴夹角不大于０．５ ｍｒａｄ;通过加权平均融合和配准技术对系统进行图像融合试验,图像质量以及系统实时性测试表明:基于图像融合的视频监控系统能实现全天侯的信息监测。     

基于稳定矩阵的动态图像运动目标检测

为了对视频序列中的运动目标进行快速、准确地提取,提出了一种自适应背景模型估计方法.利用背景与前景图像在时域中不同的变化特性,构造图像的稳定矩阵函数,通过稳定矩阵元素的变化自动区分背景点和前景点,并对稳定矩阵设置上、下饱和值,使算法能在短时间内自动感知背景的突变,从而快速地建立背景图像模型并对其实时更新.同时还分析了动态图像序列的配准问题,选取局部特征模板图像,采用投影匹配原理简化计算,快速估计出全局运动矢量.实验证明,背景估计算法收敛速度快,只需10 frame图像即可建立稳定背景,对于500 pixel×200 pixel动态图像序列,整个算法时间只需35 ms,完全满足工程上25 frame/s处理能力的要求.     

一种多重图像融合系统的电配准技术

在多光谱实时图像融合实验系统的基础上,提出一种实现图像融合系统中非共轴光学系统微小量配准的电子学方法,讨论了配准原理、所采用的技术方案及系统实现的技术途径。在机械粗配准之后,系统可快速实现系统微小量的配准功能     

基于相位相关的亚像素配准技术及其在电子稳像中的应用

介绍一种基于相位相关的图像配准方法,并将该方法应用于序列图像的运动检测,通过运动补偿,实现了序列图像的稳定输出。采用相位相关配准方法对序列图像进行亚像素精度配准,运用基于最小二乘的曲面拟合法,估计当前图像相对参考图像的亚像素级的平移量。在补偿图像运动时,为保证亚像素级的补偿精度,采用平滑算法,避免在图像补偿时出现马赛克现象。最后,对样本图像进行了亚像素级位移配准和图像补偿对比实验。实验结果表明,提出的方法可以检测到0．01pixel的运动量,最大配准误差为0．008pixel;采用亚像素级运动量补偿图像,最大误差〈0．5。     

近自然彩色图像融合算法及其实时处理系统的发展

在军事和生产领域,特别是在极其恶劣的可视条件下,图像融合技术越来越强调融合效果显示的"近自然"感觉,以及人类视觉感知的要求。从彩色图像融合算法的发展概况出发,着重介绍了两种具有代表性的基于视觉特性的近自然彩色图像融合方法,并特别阐述了课题组近期开展的相关算法研究成果。总结了国内外实时彩色图像融合系统的发展现状,概括了课题组已具备的硬件实验基础,综合分析了实时彩色图像融合技术的若干关键技术,如多源图像特征分析、实时图像配准、融合图像后处理等。针对实时图像融合技术的应用状况,提出图像融合系统未来的发展趋势。     

基于CSIFT的彩色图像配准技术研究

图像配准在计算机视觉、遥感、医学诊断与治疗、环境监测等领域有广泛的研究应用.目前,多数算法是将彩色图像转化为灰度图后再配准,色彩信息的丢失可能会引起误配准.为此,提出一种基于CSIFT(Colored scale invariant feature transform)的彩色图像配准方法,求出彩色图像各个位置处的颜色不变最,以颜色不变量作为输入图像,再提取特征点并描述特征点周围的信息,通过最近邻匹配法求出图像问的匹配对,最后利用匹配的特征求取图像间的变换参数及配准后图像.实验结果表明,对彩色图像进行已知参数值变换时,该算法能得到精度高、误差小的计算结果;对变换关系末知的彩色图像,也能准确地求出图像间的映射关系;且多数情况下运行速度较SIFT(Scale invariant feature transform)快.     

地球同步轨道二维扫描像移补偿技术建模与分析

在建立二维扫描观测模型的基础上,提出了基于椭球体地球模型的二维扫描像移补偿方案,给出了任意空间观测到的目标位置的快速迭代算法,并以真实轨道和仿真姿态数据验证了像移补偿模型的实际性能。仿真结果表明,对于长周期(大于一个东西方向扫描行周期)轨道和姿态偏差,可以通过调整仪器坐标系内的扫描轨迹来实现像移补偿;同时,在现有轨道测量和控制条件下,轨道因素引起的瞬时方位角和俯仰角补偿量在0.01°~0.1°量级,且随轨道位置不同而变化。FY-2C卫星在轨偏航轴姿态失配修正实例证实了上述模型的有效性。     

结合NSDTCT和稀疏表示的遥感图像融合

为了提高全色图像与多光谱图像的融合质量,提出一种基于非下采样双树复轮廓波变换和稀疏表示的图像融合算法.对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度变换,再对亮度分量和全色图像进行直方图匹配及亮度平滑滤波处理.利用非下采样双树复轮廓波变换处理亮度分量和全色图像,得到对应的高低频系数.对于低频系数,利用稀疏表示进行融合,采用空间频率和l1范数双指标取大的融合规则得到稀疏表示系数;对于高频系数,将改进的拉普拉斯能量和作为脉冲耦合神经网络的外部输入项,提出了改进的脉冲耦合神经网络的融合策略.最后进行非下采样双树复轮廓波逆变换和亮度-色度-饱和度逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留光谱信息的同时可以提高空间分辨率,视觉效果及客观指标均优于经典的融合算法.     

多算法融合的自适应图像增强方法

提出一种多算法融合的图像增强方法,用于工程应用中的复杂降质图像的细节特征恢复.该方法汲取了Laplacian变换法、Sobel梯度法、盒状滤波法、非锐化掩蔽法及灰度幂律法等算法的优点,可对模糊图像进行自适应增强.通过拉普拉斯滤波器和梯度滤波器将原始图像分为基础层、细节层及边缘特征层;对微小细节信息及边缘特征信息进行增强,对基础信息进行压缩;然后采用盒装滤波器对图像的三个分层进行平滑过度及噪音过滤,最后使用非锐化掩蔽法和灰度变换来增加图像灰度的动态范围,从而得到增强后的图像.在相同的工况下,该方法分别与直方图均衡法、自适应伽马矫正法及小波变换的图像增强法实验结果进行对比,结果表明,该方法将图像的清晰度提高了13.1%~126.1%,能有效地处理复杂型感染的图像,避免图像过度增强,可以获得适合人眼的最佳视觉细节内容的增强效果.     

基于灰度冗余图像融合增强研究

为了改善原图像直方图像素灰度分布集中于低灰度级,与经过常规直方图均衡化处理的图像直方图像素灰度分布集中于高灰度级且均具有灰度冗余的图像增强效果,提出了一种新的图像增强算法.对原始图像进行常规直方图均衡处理,并对原始图像与进行了常规直方图均衡处理的图像分别在尽可能大的范围内进行映射,使两者变换后都尽可能去除灰度冗余而有较大的动态范围.取变换后的两图像各自的优点,融合成一幅效果最好的图像.实验结果验证了理论分析的正确性.     

基于改进梯度投影NMF和复Contourlet变换的遥感图像融合

为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像,得到各自对应的低频分量和高频分量;接着,对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量,并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量;最后,通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明,与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比,本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息.     

基于结构相似度的图像融合质量评价

在分析现有图像融合质量评价方法特点的基础上,提出了新型的、基于结构相似度的图像融合质量评价方法.针对不同情况,分别采用平均结构相似度、加权平均结构相似度、结构信息与交互信息量之乘积作为图像融合质量客观评价标准.该方法充分考虑了图像的结构信息和人类视觉系统的特性,可以为不同场合下选择不同的算法提供依据.对不同融合算法的质量评价结果表明,该方法是一种有效的图像融合质量评价方法.     

基于多特征融合的城市遥感图像自动解译方法

为更全面有效地解译城市遥感图像,提出了一种新的基于多特征融合的自动解译方法。该方法定义对象网络来表达图像结构并获取更为准确的处理单元。在此基础上,综合分析颜色、纹理、形状和位置等众多特征,通过自适应的概率学习训练最优分类器并标记目标类别。方法中还结合上下文信息进行空间平滑,大大消除了噪音、遮挡等影响,矢量标绘后得到最终解译结果。实验表明,该方法准确率高、鲁棒性好,适用于多种遥感图像城市场景的自动解译。