基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择加密算法

为了实现对红外图像的选择性加密,提出了基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择算法。引入分段正弦变换,将输出图像分割为3个不同的区域,对每个区域完成不同的拉伸变换,完成初始红外图像的增强,凸显真实红外目标;再利用增强图像中目标与背景的灰度差异,从而设计目标决策因子,并分割Top-Hat变换的结构元素,构建红外背景抑制机制,过滤杂波与噪声;利用灰度水平、对比度与相似度,建立多特征差异检测模型,提取包含真实目标与可疑目标的感兴趣区域;以Logistic映射为控制条件,综合Tent映射与Chebyshev映射,设计联合控制混沌映射,利用其输出的混合随机序列对感兴趣区域进行置乱;引入引力模型,对混淆的感兴趣区域内的像素进行扩散,完成红外目标选择加密。实验结果显示:与已有的图像局部加密机制相比,该文算法输出密文信息熵值达到了7.982 6,能够更好地用于红外图像局部选择性加密。     

融合视觉显著性和局部熵的红外弱小目标检测

针对红外图像中弱小目标检测虚警率高、实时性差的问题,提出了一种基于视觉显著性和局部熵的红外弱小目标检测方法.该方法将红外弱小目标的检测问题由粗到精分步实现,首先利用融合局部熵的方法提取包含目标的感兴趣区域,对红外弱小目标实现粗定位.然后再利用改进的视觉显著性检测方法在感兴趣区域计算局部对比度,获得感兴趣区域的显著图.最...     

基于LLE的红外成像彩色化处理算法研究

针对红外图像对比度低、细节较差,且一般是黑白图像,不适宜于人眼观察,提出一种利用局部线性映射方法（LLE）的红外成像彩色化方法。该方法寻求灰度空间到色彩空间的映射,实现红外图像到彩色红外图像的转变,先将目标红外图像和彩色模板图像转换至YUV颜色空间,分离亮度和色彩信息;然后将目标红外图像的每个像素及邻域像素的灰度值串接成矢量,并均匀从彩色模板图像选取部分像素按相同方法串接成矢量,采用欧氏距离搜索最近邻并计算最佳的匹配系数,经色彩值（即U和V分量）计算将模板图像的彩色传递给目标红外图像后搜索亮度最大值的像素邻域并经自动阈值伪彩色编码处理,突出显示重要目标,得到处理后的彩色红外图像。将算法应用于实验室自主开发的热像仪,算法作用后的红外图像不但有了适于人眼视觉的彩色信息,而且用红、黄等敏感色突出了重点热目标,提高了人眼发现和识别目标的速度,实验结果表明,算法有利于侦察人员长时间的目标观察和识别目标。     

基于双边滤波的弱小目标背景抑制

 为解决红外弱小目标检测技术中结构化背景抑制的难题,利用双边滤波集成了图像几何、光度和局部结构相似性等信息并以非迭代、局部操作的优点,提出了一种基于双边滤波的红外弱小目标背景抑制算法,并引入了局部梯度的统计特性来抑制背景细节、增强目标信息,从而达到更好抑制图像中的背景,突出目标图像,提高图像整体对比度、信噪比的目的。实验结果显示,与小波滤波算法比较,该算法对含有弱小目标的复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。     

基于互补梯度增强的红外线列扫描图像小目标检测

针对红外弱小目标难以识别、存在虚警的问题,根据红外线列探测器的噪声特性与小目标的梯度对称性,提出一种通过在图像梯度空间下构建多尺度堆叠增强重积分图(MSERI)来检测红外小目标的方法.估计不同的小目标尺寸,从多个方向计算图像的单向梯度图,利用估计尺寸寻找单向梯度图中各梯度值的互补梯度,对图像进行增强,之后对增强后的单向梯度图进行积分以还原图像并堆叠不同方向的积分图像,综合不同估计尺寸的堆叠图以获得增强结果.最后根据增强结果中的图像像素邻域的杂波峰-峰值计算自适应调节阈值,分割得到红外小目标.实验表明,所提方法在多种场景下均具有较好的检测能力与较低的虚警率,且运行速度优于其他性能类似的算法.     

基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合EI北大核心CSCD

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

基于多尺度区域对比的显著目标识别

为了对图像中的显著目标进行更精确的识别,提出一种新的基于多尺度区域对比的视觉显著性计算模型。首先基于多尺度思想将图像分别分割为不同数目的超像素,对超像素内的像素颜色值取平均以生成抽象化图像;然后根据显著特征的稀少性及显著特征的聚集性,计算单一尺度下超像素颜色特征的显著性值;最后通过取各尺度超像素显著度的平均值来融合多尺度显著图,得到最终的视觉显著图。实验表明,以MSRA图库中的1 000张随机自然图片为例,该模型较现有较好的区域对比模型,显著目标识别的精确率提高了14.8%,F-Measure值提高了9.2%。与现有的算法相比,该模型提高了算法对显著目标大小的适应性,减少了背景对显著目标识别的干扰,具有更好的一致性,能更好地识别显著目标。     

基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

基于时空非局部相似性的海上红外弱小目标检测

为了消除海上红外弱小目标检测中图像背景杂波和噪声的影响,提出了一种基于时空非局部相似性的红外图像弱小目标检测方法.该方法充分利用了相邻帧的红外图像序列间海面背景图像块的非局部自相关特性以及每帧内非局部背景图像块间的相似特性,并引入时空域图像块模型,该模型可利用加速近端梯度方法来有效求解.实验结果表明,与传统的红外弱小目标检测方法相比,所提方法不仅能更有效地保留目标的特征信息,还能使红外图像的峰值信噪比提高1.2倍以上,信杂比提高1.8倍以上.     

基于双边滤波的弱小目标背景抑制

为解决红外弱小目标检测技术中结构化背景抑制的难题,利用双边滤波集成了图像几何、光度和局部结构相似性等信息并以非迭代、局部操作的优点,提出了一种基于双边滤波的红外弱小目标背景抑制算法,并引入了局部梯度的统计特性来抑制背景细节、增强目标信息,从而达到更好抑制图像中的背景,突出目标图像,提高图像整体对比度、信噪比的目的。实验结果显示,与小波滤波算法比较,该算法对含有弱小目标的复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。     

基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法

针对传统红外与弱可见光图像融合算法中存在的亮度与对比度低、细节轮廓信息缺失、可视性差等问题,提出一种基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法.该方法首先利用改进的高动态范围压缩增强方法增强可见光图像提高亮度;然后利用基于潜在低秩表示与复合滤波的分解方法分别对红外与增强后的弱可见光图像进行分解,得到相应的低频和高频层;再分别使用改进的对比度增强视觉显著图融合方法与改进的加权最小二乘优化融合方法对得到的低频和高频层进行融合;最后将得到的低频和高频融合层进行线性叠加得到最终的融合图像.与其他方法的对比实验结果表明,用该方法得到的融合图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性.     

一种使用混合智能优化算法的图像增强方法

对比度增强在图像处理系统中常用来提高降质图像质量或增强图像细节。从优化问题的角度来处理图像增强,提出了用混合智能算法,结合细菌觅食优化算法和粒子群优化算法的优点,对图像增强算子的参数进行优化,使图像质量达到最佳。使用的增强算子取决于源图像的局部灰度信息和全局统计信息,采用的适应度函数是基于图像的边缘信息和熵信息。仿真和实验结果表明该方法不仅能实现图像对比度增强还能有效提高目标图像的细节,并有效抑制噪声。     

二尺度分解和显著性提取的红外与可见光图像融合

为增强红外与可见光图像融合可视性,克服红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出一种基于二尺度分解和显著性提取的红外与可见光图像融合方法。首先,以人类视觉感知理论为基础,针对人眼对图像不同区域敏感性不同特性,在跨模态融合任务中需要对源图像进行不同层次分解,避免高频分量和低频分量混合减少光晕效应,采用二尺度分解方法对源红外与可见光图像进行分解,分别获取各自的基本层和细节层,该分解方法能够很好的表达图像并具有很好的实时性;然后,针对基本层的融合提出一种基于视觉显著图(VSM)的加权平均融合规则,VSM方法能够很好提取源图像中的显著结构和目标。采用基于VSM的加权平均融合规则对基本层融合,能够有效避免直接使用加权平均策略而导致对比度损失,使融合图像可视性更好;针对细节层的融合,采用Kirsch算子对源图像分别提取得到显著图,然后通过VGG-19网络对显著图进行特征提取获取权值图,并与细节层进行融合,得到融合的细节层;Kirsch算子能在八个方向上快速提取图像边缘,显著图中将包含更多边缘信息和更少噪声,且VGG-19网络能够提取到图像更深层特征信息,获取的权值图中将包...     

基于边缘拟合的双目视觉定位与测量方法

针对双目视觉定位与测量中某些被测物体角点不明显导致检测精度不高的问题,提出一种基于亚像素边缘拟合的双目视觉定位与测量方法。利用双目系统标定的结果对拍摄的图像进行去畸变和立体校正处理;使用Zernike矩方法对预处理的图像进行亚像素边缘检测,对获得的亚像素点进行聚类和拟合,计算拟合曲线的交点;根据对极几何原理来完成左右图像中的交点的立体匹配,利用视差及三角测距原理获得被测物体的位置信息及其尺寸。实验结果表明,新的方法能较好地解决角点不明显导致双目视觉立体匹配和定位精度问题,并能提高检测效率。     

快速无参数背景建模的红外目标检测方法研究

针对复杂背景红外图像序列目标检测的难题,给出了一种用于红外监控系统中入侵目标检测的背景建模方法。应用特征样本集为每一个像素建立统计无参数样本集模型,根据核函数估计计算每一个像素值对模型的符合概率。使用双阈值进行目标检测和模型更新,将图像分为三类:可靠背景、感兴趣区域和不可靠背景。通过不可靠背景类提供的信息进一步将感兴趣区域细分为入侵目标和错误检测。对几种红外图像序列仿真实验表明,该算法不仅可以比较精确的检测显著入侵目标,对于容易淹没在噪声中的弱小入侵目标也可以实现准确地检测。     

结合PCNN分割和模糊集理论的红外图像增强

为了克服天空背景对红外图像增强处理的干扰、更好地凸显图像中的目标,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)分割和模糊集理论的红外图像增强方法。利用PCNN将图像分割成天空背景区域和目标区域,之后对目标区域利用变分Retinex处理以获得反射图像,并对该反射图像进行基于岭型分布的自适应模糊增强,将自适应增强后的反射图像与照射图像进行融合,将融合后的目标区域的局部均值赋值给天空背景区域,重构得到增强后的图像。实验结果证明,该方法解决了已有算法中出现的天空区域噪声放大问题,增强后的图像具有更高的对比度和更好的视觉效果。     

基于生物视觉特征和视觉心理学的视频显著性检测算法

提出了一种空域和时域相结合的视频显著性检测算法.对单帧图像,受视觉皮层层次化感知特性和Gestalt视觉心理学的启发,提出了一种层次化的静态显著图检测方法.在底层,通过符合生物视觉特性的特征图像（双对立颜色特征及亮度特征图像）的非线性简化模型来合成特征图像,形成多个候选显著区域;在中层,根据矩阵的最小Frobenius-范数（F-范数）性质选取竞争力最强的候选显著区域作为局部显著区域;在高层,利用Gestalt视觉心理学的核心理论,对在中层得到的局部显著区域进行整合,得到具有整体感知的空域显著图.对序列帧图像,基于运动目标在位置、运动幅度和运动方向一致性的假设,对Lucas-Kanade算法检测出的光流点进行二分类,排除噪声点的干扰,并利用光流点的运动幅度来衡量运动目标运动显著性.最后,基于人类视觉对动态信息与静态信息敏感度的差异提出了一种空域和时域显著图融合的通用模型.实验结果表明,该方法能够抑制视频背景中的噪声并且解决了运动目标稀疏等问题,能够较好地从复杂场景中检测出视频中的显著区域.     

基于非局部曲率驱动扩散的图像修复

将空间非局部导数算子引入曲率驱动扩散方程,建立了一个基于非局部曲率驱动扩散的图像修复模型。与原模型的主要差别在于,原模型利用待修复像素的空间局部信息来估计丢失像素,而新模型利用和待修复像素相似的所有像素来估计丢失像素,充分利用了图像的全局信息。数值实验表明,新模型在图像修复,尤其是纹理图像的修复方面非常有效。     

结合稀疏编码和空间约束的红外图像聚类分割研究

提出了结合稀疏编码和空间约束的红外图像聚类分割新算法, 在稀疏编码的基础上融合聚类算法, 扩展了传统的基于K-means聚类的图像分割方法. 结合稀疏编码的聚类分割算法能有效融合图像的局部信息, 便于利用像素之间的内在相关性, 但是对于分割会出现过分割和像素难以归类的问题.为此, 在字典的学习过程中, 将原子的聚类算法引入其中, 有助于缩减字典中原子所属类别的数目, 防止出现过分割; 考虑到像素及其邻域像素具有类别属性一致性的特点, 引入了空间类别属性约束信息, 并给出了一种交替优化算法. 联合学习字典、稀疏系数、聚类中心和隶属度, 将稀疏编码系数同原子对聚类中心的隶属程度相结合, 构造像素归属度来判断像素所属的类别. 实验结果表明, 该方法能够有效提高红外图像重要区域的分割效果, 具有较好的鲁棒性. 关键词： 图像分割 稀疏编码 聚类 空间约束     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.