基于无人机载的光电与SAR图像融合技术研究

为了提高无人机侦察识别能力,提出基于小波变换方法的无人机载光电与SAR的图像融合技术。经时间配准算法生成图像配准源,采用SIFT算法提取图像特征点,BBF算法计算生成匹配点集,依据匹配点集计算图像间透视变换模型完成图像配准,利用小波变换算法实现配准图像融合。经实验验证以及利用Matlab分析图像灰度直方图和计算信息量,结果表明:融合图像保留了光电图像95.7%的细节(熵),相比于光电图像平均梯度提高了1.52倍,增强了光电图像目标区对比度,降低了随机性噪点;融合图像相比于SAR图像信息量提高了1.44倍。     

一种高光谱图像高精度配准波段选择方法

针对高光谱图像和高空间分辨率图像配准过程中,各波段之间差异较大难以选择高精度配准波段的问题,提出一种基于Cram′er-Rao下限(CRLB)理论的高光谱图像高精度匹配波段选择算法。利用波段选择的方法选出高光谱图像中若干信息量大、相关性小的波段;将其分别与高空间分辨率图像做配准,并计算配准结果相应的CRLB;根据CRLB选择高精度配准波段。通过比较配准后的CRLB和均方根误差,验证CRLB具有较好配准质量评价性能。通过CRLB与其他方法的选择波段配准结果比较可知,本文算法选择的波段配准精度较高。上述波段为高光谱图像和高空间分辨率图像的配准提供更好的数据。     

远距离多源图像融合系统实时配准设计

为了实现全天候多波段远距离实时图像监控,设计了具有微光、红外和可见光融合的光学前端,对多源图像进行实时配准研究。在平行光轴的基础上,通过计算不同视场图像的成像视差,计算仿射变换需要的参数,采用双线性内插算法弥补红外在成像方面与可见光图像的差别,将红外图像的变换制作成查找表存储在图像处理器DM642中,系统通过硬件查找表可以快速实现不同图像的配准变换,实现同步视频的实时配准与融合。实验表明:该设计能够准确地实现多源图像的实时配准,系统经过图像配准、图像融合和伪彩变换处理后的时间约为24.3 ms,系统探测距离大于3 km。     

基于特征点匹配的图像配准算法精度提升方法研究

图像配准是多种图像后续处理的基础,较为常见的有图像融合,图像拼接、图像的三维重建等,这些后续操作都需要在一个好的配准前提下才能完成,因此,对于图像配准精度改进的研究具有很重要的实际应用价值。对基于特征点匹配的图像配准算法提出了几个配准精度提升的方法,这些方法分别针对特征检测精度的提升和特征匹配精度的提升来达到图像配准精度提升的目的。     

基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法

Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息,但在边缘处会产生"划痕"现象.采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变,但也会丢失图像的纹理等细节信息.为了充分利用两种方法的优点,将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法.首先,对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪.然后,将两幅去噪图像进行Curvelet融合,对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法.最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像.实验表明,该方法能有效地降低图像噪声,又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法.     

基于混合Powell法的太赫兹/可见光双波段图像配准

提出一种改进Powell法结合遗传算法的混合算法,配准人体安检仪的太赫兹与可见光双波段图像。针对被动式太赫兹图像特征点难以提取的问题,以互信息为相似性测度,通过遗传算法寻优获取7个仿射变换参数的近似解并将其设置为改进Powell算法的初始点,然后利用改进Powell法的局部搜索能力,得到7个变换参数的精确解。利用单一遗传算法、单一Powell算法和本文混合算法分别对两组太赫兹和可见光图像进行配准。以均方根误差为评价标准对配准结果进行评价。实验结果证明,相比于单一遗传算法和Powell算法,该方法达到了更高的配准精度。能进一步用于太赫兹与可见光双波段图像融合,以提高对衣物内藏匿物品的识别精度,增强太赫兹人体安检仪的实用性。     

基于网络传输的实时图像融合系统设计

 为了实现图像融合系统远距离实时传输,提出一种基于TI公司TMS320DM642和TMS320DM365处理器平台的高速网络传输图像融合系统的设计方案。设计基于TMS320DM642融合模块和基于TMS320DM365网络传输模块,解决了图像融合模块和网络传输模块间的数据通信问题;在融合模块中实现图像配准和图像实时融合,融合图像数据在网络传输模块中进行H-264算法压缩并根据RTP(real-time transport protocol,实时传输协议)协议实现RTP封包处理,传输码率约为460 kb/s;利用线程间管道通信技术,实现了一种新的基于RTP/RTSP(real time streaming protocol,实时流传输协议)嵌入式流媒体服务器的搭建方法。实验结果表明：系统总体图像延迟为300 ms左右。     

基于离散Curvelet变换与自适应能量模型的多聚焦图像融合算法

针对当前图像融合算法多采用一个源图像的子带能量函数作为融合系数,导致融合图像质量不理想,提出一种基于离散Curvelet变换与自适应能量模型的多聚焦图像融合算法。利用离散Curvelet对源图像进行多尺度分解,以获取图像的低频子带和高频子带;将低频子带分割成子块,利用离散Curvelet系数来构造平均能量函数,以此建立自适应能量模型;引入信息熵模型,对高频子带所包含的信息量进行度量;通过高频子带所含信息量特征和清晰度特征,完成图像高频子带的融合。实验结果表明:与当前多聚焦图像融合算法相比,所提算法具有更高的融合质量,其输出图像具备更好的细节表现能力。     

嵌入式远程实时监控图像传输控制系统设计

针对当前图像传输过程易出现信息丢失、耗时过长等问题,提出提出一种嵌入式远程实时监控图像传输控制系统设计方法。该设计方法基于STM32模式,通过STM43模式连接电源电路、接口电路、监控数据传输电路模块,到监控图像传输控制系统整体结构,将监控图像数据经IP网络与客户端相连实现监控图像传输,最后分别对监控信号处理模块和图像检测模块的算法进行优化。实验证明,所设计系统有效避免了图像传输中图像信息丢失现象,具有实践价值。     

扫频光学相干层析视网膜图像配准去噪算法

多帧叠加平均处理是去除扫频光学相干层析系统散斑噪声、获得较为清晰结构信息的有效方法,但眼睛的震颤、漂移、微眼跳等生理特性和系统光路特性会使图像之间存在错位,导致叠加效果不佳、结构稳定性差,为此本文提出一种基于灰度分布信息和目标几何信息相结合的配准算法。该方法根据图像平均灰度分布提取包含目标信息的感兴趣区域,通过相位相关算法和基于分段拟合的灰度投影算法的双重作用校正图像的平移变换;通过拟合视网膜上边界作为特征点迭代确定最佳旋转参数,并再次重新估计平移参数,实现图像的刚性配准;最后通过轴向扫描一对一映射法以能量函数为约束条件实现图像的非刚性配准。对活体兔眼进行实验,结果表明,本文算法配准后的叠加图像边界清晰,结构信息增强,信噪比和对比度平均有效提高一倍多。本算法适用于强噪声视网膜B-Scans图像的配准,能满足多种类型OCT系统的叠加成像需要,具有较高的鲁棒性和图像配准精度。     

基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000 952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17 ℃,相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8,二者仅相差0.486 9。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。     

基于边窗盒子滤波和透射率修正的图像去雾

针对雾线先验去雾算法存在的颜色过饱和现象、图像初始透射率估算不准确等问题,提出了一种基于边窗盒子滤波和透射率修正的图像去雾算法。为了解决初始透射率估算不准确带来的边缘细节信息丢失的问题,首先利用非局部总广义变分（TGV）正则化的方法估算初始透射率,并将二阶的非局部总广义变分（TGV）正则器来作为正则项,以确保对由图像颜色和深度之间的噪声和歧义引起的异常值具有鲁棒性。随后利用边窗滤波算法对初始透射率进行优化,从而实现对图像中纹理信息和边缘信息的保留。最后利用大气散射模型和多角度优化后的透射率复原出无雾的原始图像。实现结果表明,本文算法能够解决图像颜色过饱和与边缘处的细节纹理信息丢失的问题,且无色调偏移和光晕效应。在定性评估上,复原后的图像视觉效果好;在定量评估上,本文算法的去雾后图像的评价指标皆高于基于雾线先验算法。     

近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。     

基于主动光照的深海图像增强算法

为了改善主动光在水下传播过程中由散射与吸收效应导致的深海图像对比度低下以及颜色失真问题,提出一种水下图像增强算法.不同于传统方法利用最亮点的强度值作为背景光,提出基于物体与背景光非相关性的背景光估计方法,有效避免了前景处的亮像素或白色物体像素对背景光的误判,同时确保了去散射的精确性,提高水下图像的对比度;针对人造光源的颜色增益和光路衰减导致的图像色偏等问题,在去散射图像上选取离光源最近的灰色像素,利用其对光源的敏感性,将光照强度分离出来.最终,通过估计并去除光源本身的颜色增益,同时补偿光在传播过程中的损失,实现图像的颜色校正.实验结果表明,所提算法可以有效去除水下图像的散射效应,较好地恢复图像色彩,进而获得较优的增强图像.相比于其他算法,增强后的图像信息熵和水下图像质量评价指标值较高,说明该算法能显著提升水下图像的质量,同时保留图像有用信息.     

一种适于空间多光谱TDICCD图像压缩算法

针对传统遥感图像压缩算法中小波变换和位平面编码没有考虑图像内容特点而导致多光谱各谱段图像边缘和纹理的模糊的问题,提出一种适于成像谱段数相对较少多光谱TDICCD图像压缩算法。提出的自适应提升DWT可以自适应的选择最佳的提升方向,同时根据图像局部特征使用拉格朗日插值策略进行预测,这种方法可以充分的利用图像的纹理信息。提出的码率控制算法可以根据图像纹理复杂程度进行自适应的码率分配。实验结果表明,提出的压缩算法具有良好压缩性能,对于平滑的图像与传统算法相当,对于边缘和纹理程度复杂的图像,性能高于传统算法,在正常工作压缩比为8∶1时,平均信噪比比传统方法平均提高了3.53 dB。有效的保护了多光谱图像的边缘和纹理信息,非常适于纹理复杂的空间多光谱CCD图像压缩应用。     

基于小波变换的脑部医学Demons图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要研究方向。针对Demons衍生出的一系列经典的配准算法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足问题进行了研究。基于光流场模型的Demons算法依赖图像灰度梯度是图像发生变形,当缺乏梯度信息时,力不能确定,因而容易造成误差,并且该算法仅适合于单模态图像配准。为此本文提出了一种基于小波变换理论的频域Demons配准处理方法(B-Demons)。该方法利用小波变换能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,通过高频、低频的图像变换反映出图像的特征信息。实验结果证明了算法的有效性和鲁棒性。