搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 图像融合”相关记录111条 . 查询时间(0.121 秒)
基于Hess矩阵的多聚焦图像融合方法
多聚焦图像融合 Hess矩阵 积分图
2018/5/21
该文提出了一种基于Hess矩阵的多聚焦图像融合方法。该方法利用多尺度下的Hess矩阵检测特征和背景区域，并在此基础上，将源图像分成特征区域与非特征区域，分别采用不同的融合策略生成决策图；然后通过结合不同部分的决策图，得到初始决策图；最后采用后处理方法对初始决策图进行精化，得到最终的融合图像。为了提高融合效果，该文还提出了一种基于多尺度Hess矩阵的聚焦评价方法。同时引入积分图像进行快速计算，以满足...
基于GPS 与图像融合的智能车辆高精度定位算法
车辆定位 数据融合 智能车辆 计算机视觉 度
2018/2/6
车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System, GPS)定位误差通常在10 m左右，不能满足智能车辆的定位需求；惯性导航系统成本较高，不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上，提出一种基于GPS 与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标，首先运用GPS信息进行初定位，在视觉地...
八通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用
图像融合 矩阵奇异值分解 多尺度分析 多聚焦图像
2016/12/29
针对经典的SVD在图像处理中的不足,提出了一种八通道多尺度奇异值分解(Multi-resolution Singular Value Decomposition,MSVD)构造方法,并把它应用于多聚焦图像融合中.首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,提出了一种八通道多尺度SVD的构造方法.其次,对参加融合的多聚焦图像进行八通道MSVD分解,得到高层低频和各层七个方向的高频,对分解的低频子...
针对现有校正算法因抖动等因素存在的校正误差问题，提出了一种基于光栅投影的倾斜校正算法。通过分析连续频率变化的条纹图像序列，构建像素点位置与像素斜率的转换模型；然后利用光栅图像倾斜角度与像素斜率变化关系，使用三角法计算出倾斜角；最后实现倾斜校正。实验结果表明，该算法可有效检测出［-90°,90°］范围内的倾斜角度，准确率为99%。与现有的Hough变换等倾斜校正算法相比，所提算法检测精确度、准确率明...
为了解决折反射成像内外环分辨率低且不均匀的问题,针对互补全景图像的特点,提出了一种基于小波多尺度分解的图像融合方法。首先对两幅互补的源图像分别进行小波多尺度分解,得到不同分辨率、不同方向的分量;其次,按照特定的融合策略,低频采用平均算子进行融合,高频采用逐层互换的融合策略进行融合;最后,通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在互补全景图像的融合中简单有效,并且拥有较好的效果。
基于稀疏表示和PCNN的多模态图像融合
信号稀疏表示 bandelet变换 几何流 脉冲耦合神经网络 图像融合
2013/12/10
提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的新方法。首先将原图像进行bandelet变换,提取出图像中的几何流和bandelet系数等重要信息,再利用PCNN进行几何流融合、根据稀疏相似度优化融合后的几何流,然后更新部分bandelet系数并根据最大绝对值规则进行融合,最后通过bandelet逆变换得到融合后的图像。仿真实验结果表...
粒子群进化学习自适应双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法研究
双通道脉冲耦合神经网络 进化学习 多准则目标函数 图像融合
2017/1/14
针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战，提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化，提出的新算法能够有效地找到双通道脉冲耦合神经网络模型的近似最优参数，克服了经典双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法需要人工交互穷举尝试不同参数来获取较优参数之缺点.实验研究亦表明了上...
基于区域一致性的多聚焦图像融合算法
多聚焦图像 比率金字塔变换 图像融合
2016/9/21
针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像融合问题，设计一种基于区域一致性的多聚集图像融合算法。 该算法利用比率金字塔变换得到图像的多分辨序列，采用基于区域一致性的融合方法，在图像的相应层次序列的各 级金字塔图像上进行融合以获取最终的融合图像。从目视效果来看，采用文中算法进行图像融合，基本上能够将两 幅左右聚焦的图像融合成一幅清晰的单一聚焦图像。实验结果表明：该算法与同类其他算法相比较，相关系数提高 了...
提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换，将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合，对融合后的图像进行红黑重构和HSV逆变换得到融合结果，并采用客观性能指标对融合结果进行评价。实验结果表明，该方法对多光谱图像和高空间分辨率图像有较好的融合效果。
基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法
图像融合 提升小波 主元分析 局部区域方差
2010/8/24
在对源图像进行提升小波变换的基础上，针对分解得到的低频分量和高频分量各自的特点，选取不同的融合规则，采用基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法，即低频近似系数采用基于主元分析(PCA)加权法，高频细节系数采用自适应局部区域方差的融合方法，最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，与传统算法相比，该算法不仅提高了信息量和清晰度，而且提高了融合图像与源图像的相关系数，降低了扭曲程度，有效地保...
基于局部Gabor能量的多聚焦图像融合
图像融合 Gabor滤波器 Gabor能量
2010/8/26
利用全局搜索策略，设计适用于图像融合的最佳Gabor滤波器组，并提出了一种基于局部Gabor能量的多聚焦图像融合方法：通过利用最佳Gabor滤波器组对局部图像进行滤波，从而提取出该局部图像的Gabor能量，比较对应局部图像的Gabor能量，以挑选出其中清晰的像素并进行一致性检验，重构图像。本方法真正保留了原始的清晰图像，实现了高精度融合。通过实验,证明了该方法对于多聚焦图像的融合具有很好的效果，明...
提出了基于二代Curvelet变换的红外与彩色可见光图像的融合算法。首先对彩色可见光图像进行IV1V2颜色空间变换提取亮度分量，然后对彩色图像的亮度分量和红外图像应用Curvelet变换，对低频系数应用亮度重映射技术后采用加权平均的融合规则，高频系数则采用取大融合规则，再对融合系数应用Curvelet逆变换获得融合图像的亮度分量，最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验对比表明，相对于对传统融合算...
NSCT和非负矩阵分解的图像融合方法
图像融合 非采样Contourlet变换 非负矩阵分解
2010/3/15
非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet transform，NSCT）是一种新的多尺度变换，它同时具有方向性、各向异性和平移不变性，能有效地表示图像的边沿与轮廓。非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法。在非负矩阵分解过程中，适当地选取特征空间的维数能够...
Curvelet变换在多聚焦图像融合中的应用
多聚焦图像 Curvelet变换 图像融合 融合规则
2010/3/15
综合分析Curvelet变换的特性，提出一种基于Curvelet变换的多传感器图像融合算法。首先将图像进行Curvelet变换，然后基于子块区域方差和区域能量对图像的低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合，最后进行重构得到融合结果。对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比。实验结果表明，该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上比传统方法和小波算法得到的图像具有更好的视觉效...