QuickBird数字遥感图像光谱辐射定标

通过高分辨率的QuickBird数字遥感图像辐射定标的基础工作,包括数字图像的物理属性、数字图像的数学基础及注记、图像数据格式等,利用洪河幅QuickBird数字遥感图像记录的来自地气系统的光谱辐射亮度信息,提出辐射定标的计算方法。运用像元DN值转换为波段积分辐射亮度,然后再计算光谱辐射亮度,该辐射定标后的QuickBird图像体现了各种地物的光谱特征的定量信息,QuickBird图像只有经过定标才能与其他传感器图像定量比较分析,从而使反演图像具有应用价值。其意义是为下一步对所需要的专题信息提取进行的图像融合和增强处理提供重要的基础条件,为遥感图像的反演提供了地物光谱信息,这样把对地物波谱特征的研究与建立遥感应用模型结合起来,从而达到对地物定量分析的目的。     

一种新的非线性变换法实现图像增强的方法

本文提出了一种新的非线性变换法进行图像增强处理的方法．将整个灰度范围划分为几个子区问，在这些子区间内红，绿，蓝三色交替由最小值线性变换为最大值，但在整个灰度范围内灰度映射是非线性的．采用该方法处理后的数字图像人眼分辨率明显优于原始数字图像，可获得更多的视觉细节信息．     

一种基于现场定标的光电图像畸变校正算法

针对CCD摄像机所采集的图像存在畸变问题,提出了一种基于现场定标法的多项式变形技术和三元卷积算法,对其进行校正.灰阶Sobel算子通过引入衰减因子对图像进行边缘检测得到不失真的灰阶边缘图,然后将灰阶边缘图进行三次样条插值处理,使标准定标图案边缘的定位达到亚像素级,提高了图像边缘检测的精度.利用建立的校正畸变的函数关系式,实现空间几何坐标变换,既保证特殊环境下的图像测量具有足够高的精度,又使光电图像几何畸变校正达到很好的效果.     

一种基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。     

一种基于小波变换的红外图像放大算法

图像放大技术的关键在于使放大后的图像尽可能地保持原始图像的清晰度。对于红外图像而言,传统的内插法存在着一定的缺陷。提出了一种基于小波变换的图像放大新算法,该算法对原始图像先进行小波变换获得高频系数,然后运用牛顿插值算法放大高频系数,以此作为放大图像的高频成份,而将原始图像作为低频成份,最后进行小波逆变换,重构出放大图像。实验证明该方法在图像细节方面具有很好的放大效果。     

基于Shearlet变换的自适应图像融合算法

针对多聚焦图像与多光谱和全色图像的成像特点,结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质,提出了一种新的图像融合规则.并基于此融合规则,提出了基于Shearlet变换的自适应图像融合算法.在多聚焦图像的融合算法中,分别对聚焦不同的图像进行Shearlet变换,并基于本文提出的融合规则,对分解后的高低频系数进行融合处理. 通过与多种算法的比较实验证明了本文提出的算法融合的图像具有更高的清晰度和更加丰富的细节信息.在多光谱和全色图像的融合处理中,提出了一种基于Shearlet变换与HSV变换相结合的图像融合方法.该算法首先对多光谱图像作HSV变换,将得到的V分量与全色图像进行Shearlet分解与融合,在融合过程中对分解系数选用特定的融合准则进行融合,最后将融合生成新的分量与H、S分量进行HSV逆变换产生新的RGB融合图像. 该算法在空间分辨率和光谱特性两方面达到了良好的平衡,融合后的图像在减少光谱失真的同时,有效增强了空间分辨率. 仿真实验证明,本文算法融合的图像与传统的多光谱和全色图像融合算法相比,具有更佳的融合性能和视觉效果.     

一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究

给出了一种新的综合伪彩色映射技术和小波变换理论的图像融合方法,并将其应用于全色图像和光谱图像的融合中.通过提取两个不同谱段光谱图像的共有信息和特别信息,并进行伪彩色映射融合,来增强目标与背景的对比度.同时将伪彩色映射融合后的图像进一步用IHS变换提取空间信息,在小波变换框架下将其与全色图像进行融合以提高目标的边缘细节信息,使所获得的融合结果不仅包含丰富的光谱信息的同时还具有较高的空间分辨率.仿真图和评价指标表明,该算法在增强目标与背景的对比度以及保留目标信息等方面具有较强的优势.     

一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法

针对现有小波类图像融合算法的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法,并在Contourlet域中引入了局部区域可见度以及局部方向能量的概念.针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于局部区域可见度以及基于局部方向能量的系数选择方案.通过对多聚焦图像融合的仿真实验,表明该算法相对于传统的基于离散小波变换和离散小波框架变换融合算法能够有效减少有用信息的丢失以及虚假信息的引入,同时能够从源图像中提取更多的有用信息并注入到融合图像中, 得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

傅里叶变换轮廓术定标实验研究

基于傅里叶轮廓变换术,研究对三维相位图进行定标,即标定调制相位与高度的定量关系的方法.首先,推导实验用的高度与调制相位的定标公式;然后,使用周期为3个像素的光栅条纹,以高度问隔分别为50μm,1 mm,2 mm,5 mm进行定标实验,并应用定标公式对沿高度方向的包裹相位进行解包.     

一种新的二维离散Hartley变换算法

提出一种新的基于离散矩的二维离散Hartley变换(DHT)快速算法,并应用于MRI图像压缩.通过核函数的变换和泰勒展开,将二维DHT用线性离散矩加权和近似,这样可以利用一种简单的并行计算结构,适用于任意长度的序列并具有很高的计算精度,应用于MRI图像压缩,当压缩32倍时,依然具有很高的峰值信噪比.     

基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法

基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法。该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙。该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。     

一种利用图像序列进行摄像机标定的方法

结合消隐点的有关知识,利用图像序列中运动的人体及其阴影的垂直关系,给出了一种实用性比较强的摄像机标定方法.该方法采用线性的方法计算出了可变焦摄像机5参数的内参数矩阵及旋转矩阵,并在一定的条件下计算出平移矩阵,最终将摄像机完全标定.计算内参数及旋转矩阵时不必考虑图像之间对应点之间的关系,从而大大减少了图像检测期间算法的复杂度,提高了标定的速度.此外,模拟和实际图像实验也表明该自标定方法具有较高的鲁棒性和准确性,适用于在线摄像机标定系统.     

一种基于H直方图变换的白细胞图像分割方法

对检出的大量样本细胞图像进行统计分析,发现白细胞在Wright染色后着色效果不一致时色彩分量差异的规律。通过建立数学表达模型,提出了一种基于H直方图变换的白细胞图像自动分割算法。对细胞图像的色度分量直方图进行适当变换,有效削弱了血液染色的不一致性对白细胞分割的影响,实现了白细胞胞浆区域的良好分割,实验结果验证了所提分割方法的可行性和实用性。     

基于粗糙集与小波变换的图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。     

基于自校验直接线性变换的星载SAR图像定位方法研究

应用摄影测量理论,将星载SAR图像近似看作一个多中心投影传感器获取的等效影像,基于星载 SAR共线方程给出了SAR图像的自校验直接线性变换定位模型.选用一景北京地区RadarSat影像进行实验.结果表明,自校验直接线性变换模型表达简单,求解稳定,不需要任何轨道信息和成像参量且校正准确度保持在像素级范围之内,因而该模型适用于星载SAR图像的准确定位.     

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.     

基于数学形态学的金字塔图像去噪

提出了一种自适应提升拉普拉斯金字塔变换与数学形态算子相结合的图像去噪方法.首先对图像进行分解,采用自适应提升拉普拉斯金字塔,然后利用自适应提升拉普拉斯金字塔变换后系数能量的分布特性以及尺度内和尺度间的依赖性,结合数学形态算子的特点,利用数学形态算子对变换系数进行处理,使得重要变换系数与非重要变换系数分离,分别对两个不同的子集采用不同的阈值进行处理后,再将两个子集合起来,进行逆变换重建.实验结果表明,该算法具有良好的去噪效果,同时保留了图像的细节信息,获得了较高的图像信噪比.     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

离散小波变换耦合静电场理论的图像快速伪造检测算法

为了解决当前图像伪造检测算法主要是在图像空域中定位伪造区域,难以降低图像维数,使其复杂度大;且不能有效检测几何变换篡改形式的伪造区域,导致其鲁棒性不佳的不足,本文提出了离散小波变换耦合静电场理论的图像伪造检测算法。首先,引入离散小波变换,提取伪造图像的低频子带,降低图像空间;再基于静电场理论,将提取子带映射到虚拟电场中,提取鲁棒性较强的特征,利用Radix排序算法对特征完成重组,形成特征矩阵;最后,定义相同仿射变换,并用其处理排序矩阵,完成伪造区域检测。实验测试结果显示：与当前的移动复制伪造检测技术相比,本文算法具有更高的定位效率与检测精度;同时拥有较强的鲁棒性,有效抗击几何变换篡改。     

基于菲涅耳变换的图像加密算法

针对相位截断加密算法无法抵御信息泄露问题,文章提出了一种基于相位截断菲涅耳变换与随机振幅掩模的加密算法,以抵御信息泄露问题;算法首先将原彩色图像分为3个独立的颜色通道,在对其进行菲涅耳变换后加入随机振幅掩模通道,将4个通道分别进行菲涅耳衍射截断处理;算法通过级联处理不仅提高了秘钥与密文间的关联性,还消除了信息泄露的风险;通过仿真试验与结果分析可知,本算法不仅在波长与自由空间传播错误距离参数、密文噪声、遮挡污染、密文泄露以及不同攻击等情况下有较好的鲁棒性,还解决了信息泄露问题。