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图像的灰度空间相关性可以反映图像的清晰度,而图像融合的主要目的之一就是改善图像的清晰度.根据微光全波图像和微光短波图像的光谱特点,在分析微光全波图像和微光短波图像的一维灰度直方图及二维灰度空间相关性图的基础上,提出了一种新型的基于灰度空间相关性的图像融合方法.该融合方法由基于标准偏差的灰度调制和灰度统计平衡两部分实现,同灰度调制融合法及谱域融合法比较,此方法能够有效地改善图像的清晰度,同时便于硬件实现.文中详细阐述了该融合方法的理论公式,并分析了其在不同场景时的实验结果.
关键词:
图像融合
微光全波图像
微光短波图像
灰度空间相关性 相似文献
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适合于生物图像的图像融合算法研究 总被引:9,自引:5,他引:9
图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于军事、遥感、机器视觉和医学图像等领域。本文讨论了三种基于像素级的图像融合算法:P加权平均,Toet算法和基于小波变换的算法;采用四种评价融合效果的量化判据:标准偏差,平均误差,峰值信噪比(s/N)p和熵差,将三种图像融合算法用于生物图像中细胞荧光图像和透射图像的融合,量化评价结果和视觉判断均说明,对于以细胞荧光图像和透射图像研究对象,需突出荧光图像的 相似文献
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基于复小波和局部梯度的靶标图像混合降噪 总被引:2,自引:2,他引:0
提出了一种有效去除光电成像测量系统中靶标图像噪音的混合降噪法.根据图像像素局部梯度模找出图像中受椒盐噪音污染的像素,使用中值滤波降噪.对去除椒盐噪音的图像,利用复对数Gabor小波提取各像素的相位信息和幅度信息,确定最小尺度滤波器对噪音幅度分布的估计值,从而自动地确定各个尺度上的噪音幅度分布的估计值和噪音萎缩阈值,达到有效降噪的目的.实验表明,该方法的降噪效果明显优于实symlet4小波、中值滤波和单一复对数Gabor小波降噪法. 相似文献
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针对光学相干层析成像(OCT)过程中,光线散射、目标微动和硬件抖动等原因引起的噪声干扰,尤其是视网膜OCT图像中存在的严重噪声干扰问题,提出了一种基于模块化降噪自编码器的渐进式OCT图像降噪方法。使用多层卷积和反卷积构建自编码器,以模块化深度神经网络的架构为基础搭建了具有多个自编码器模块的神经网络,每个自编码器模块可依次输出降噪程度逐渐升高的过程结果,以满足不同的使用需求。以均方误差、峰值信噪比和结构相似度作为降噪结果的评价指标,对编码器模块数量T的研究结果表明,所设计的编码器在T=4时具有最佳性能。利用所提方法和各种主流方法对正常眼和病眼的视网膜OCT图像进行降噪处理,结果表明所提方法在各项指标上均取得最优结果,可以有效地对视网膜OCT图像进行降噪处理和大幅提升图像的质量。 相似文献
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根据Radon变换的统计特性构造了不变量,提出一种新的基于多尺度Radon变换的图像形状检索方法.对检索图像作小波变换,根据小波模极大原理得到边缘图像,对边缘图像构造Radon变换中心矩,在中心矩的基础上根据Radon的统计原理构造出尺度不变矩.由于矩阵的奇异值具有旋转不变性,因此针对不变矩向量矩阵求奇异值,该奇异值特征向量具有平移、尺度和旋转不变性.将该Radon变换的不变量作为形状特征,并进行高斯归一化,按照欧氏距离计算不同图像间的形状相似度.试验结果表明,该方法对高斯噪音具有较强的鲁棒性,与其它方法相比具有较好的检索效果. 相似文献
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基于噪音相关性的数字图像区域作伪检测 总被引:4,自引:0,他引:4
为了鉴别一幅数字图像是否存在作伪的区域,应用数字图像与数码相机的噪音相关性,提出一种检测数字图像区域作伪的新方法.该方法首先利用小波滤波器从数字图像中提取出残留噪音,采用平均多幅图像残留噪音的办法得到相机的噪音参考模式.然后选择一个适当大小的检测模块在嫌疑图像的残留噪音和相机的噪音参考模式上同步移动,同时求出两者的噪音相关系数.最后把这一噪音相关系数与预设的判别阈值进行比较,从而判定该嫌疑图像是否存在作伪区域.在假设错误接受率为10-3的条件下,利用Neyman-Pearson判别规则求出各相机的判别阈值,利用浮动阈值法和加入三个修正措施后进行检测.结果表明,该方法的区域检测正确率为87%左右. 相似文献
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一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索 总被引:6,自引:4,他引:2
提出一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索方法.将检索图像分块,采用平移和尺度不变小波对各图像子块进行分解,在改进的快速小波直方图算法基础上提取图像子块的小波直方图,并提取每个图像子块的小波信息熵和三阶中心距作为纹理特征.对小波信息熵和中心矩特征进行高斯归一化,并利用特征向量的欧氏距离计算图像的纹理和空间特征的相似度.基于纹理图像库和自然图像库的检索试验表明,该方法比基于快速小波直方图算法和对数极坐标变换检索算法具有较高的检索准确度. 相似文献
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为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。 相似文献
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基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种将自适应正则化方法与非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法相结合用于小波域的盲图像复原算法.该算法先对降质图像进行小波分解,得到了图像在不同子频段的信息.在各个子频段采用NAS-RIF算法进行复原.针对各个子频段内图像的频率和方向特性,分别引入了不同的正则化约束项.在各个子频段估计出噪声方差,提出了根据噪声方差和图像局部方差来选取正则化参数.分别对两幅模糊图像进行了仿真实验,复原结果取得的信噪比分别为19.66 dB和23.86 dB.实验结果表明,复原效果相对于空间自适应正则化方法有一定的提高. 相似文献
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降低红外高光谱观测数据中的噪声水平是提高温湿廓线反演精度和反演稳定性的重要环节。采用主成分分析法降噪时,最优主成分个数k的选择一般是根据统计和经验的方法确定。统计的方法大都是根据累积方差百分比法,通过人为设定累积贡献率阈值确定最优主成分个数,使得该方法具有较大的主观性和随意性;经验的方法则需要实时的等效噪声光谱(NESR)数据做标准化处理将非均匀噪声转化为高斯分布,而实时的NESR数据在很多情况下不易获取。针对上述问题,提出了一种基于改进累积方差百分比的主成分降噪方法,通过迭代计算选取不同主成分时重构光谱辐射与模拟光谱辐射的偏差来计算累积贡献率阈值,根据阈值确定最优的主成分个数。该方法解决了确定累积贡献率阈值主观随意性的问题,并且不需要实时的NESR数据做标准化处理。根据物理反演结果分析了数据的标准化对降噪的影响,结果表明,标准化对降噪效果的影响很小,由标准化造成的k值计算误差对降噪效果的影响更大。利用该方法对2011年4个季度中具有代表性的数据做降噪处理,反演的温度廓线均方根误差相比于经验公式法在0.32~3 km高度上提高了约0.1 K,与利用等效噪声光谱标准化后的降噪数据的反演结果精度相当。在无法获取等效噪声光谱数据情况下,该方法可以客观合理地对地基红外高光谱数据进行降噪。 相似文献