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基于区域分割的序列红外图像融合算法被引量：20: 2009年; 针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法。首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中。随后,利用多尺度几何分析工具非下采样Contourlet变换(NSCT)有效提取图像特征的特点,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则。对试验结果进行主观和客观的对比,结果表明:基于区域分割的序列图像融合算法不仅能够为融合图像保留更全面、丰富的背景信息,还能够更加有效、准确地提取图像中的目标特征。该算法优于传统的基于像素点和窗口规则的融合算法,是一种有效可行的图像融合算法。; 刘坤郭雷陈敬松; 关键词：图像融合非下采样CONTOURLET变换序列图像

结合边缘特征的遥感图像融合被引量：3: 2012年; 曲波(Curvelet)变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析(MGA)方法,具有很强的方向性。结合HSI变换将其应用于全色图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征。首先对多光谱图像进行HSI变换,得到亮度分量I,对全色图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数,对全色图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的全色曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用全色图像的特征信息对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用函数对弱边缘进行增强,对新的曲波系数设计融合规则进行融合,逆变换后得到新的亮度分量Inew,用Inew替代原亮度分量I进行逆HSI变换得到最终融合结果,采用统计类指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果。; 路雅宁郭雷李晖晖; 关键词：HSI变换遥感图像融合

基于尺度空间理论的角点检测被引量：1: 2010年; 传统的Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺度不变性。研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法。建立Harris的尺度空间函数表示。利用多尺度分析的思想,使在小尺度上的角点精确定位和大尺度上的角点去伪存真。从而克服了传统的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、角点位置偏移和易受噪声影响等问题。试验结果表明,该算法明显地提高了图像角点检测性能。; 邓传斌郭雷李维; 关键词：HARRIS角点检测角点检测尺度不变性尺度空间理论

Multi-focus image fusion algorithm based on shearlets被引量：11: 2011年; Shearlets not only possess all properties that other transforms have, but also are equipped with a rich mathematical structure similar to wavelets, which are associated to a multi-resolution analysis. Recently, shearlets have been used in image denoising, sparse image representation, and edge detection. However, its application in image fusion is still under study. In this letter, we study the feasibility of image fusion using shearlets. Fusion rules of larger high-frequency coefficients based on regional energy, regional variance, and absolute value are proposed because shearlet transform can catch detailed information in any scale and any direction. The fusion accuracy is also further improved by a region consistency check. Several different experiments are adopted to prove that fusion results based on shearlet transform can acquire better fusion quality than any other method.; 苗启广石程许鹏飞杨眉史耀波

基于蚁群算法的直线边缘提取方法: 2012年; 提出了一种基于蚁群算法的直线边缘提取方法。利用相邻边缘点的相位信息作为蚁群搜索的启发信息,同时引入终止概率,在不满足搜索条件时终止搜索。迭代搜索完成后,最后根据边缘点上的信息素遗留,提取出直线边缘。实验结果表明,该方法在检测直线边缘的同时,还可以保留边缘的细节,定位直线边缘的端点。; 梁楠郭雷王瀛; 关键词：蚁群算法相位信息启发信息

基于NSCT的SAR与可见光图像融合方法被引量：8: 2013年; 为了更好地将可见光图像与噪声干扰严重的合成孔径雷达图像融合,提出了一种最大尺度硬阈值去噪的方法,在此基础上设计了一种融合规则,根据噪声和信号在NSCT(nonsubsampled Contourlet transform)域的分解系数特性,将NSCT分解的最大尺首先进行硬阈值去噪,其他高频尺度与最大尺度对应的像素点取值方式保持一致,在低频系数采用"简单绝对值取大"的融合规则,最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,并能充分保留源图像重要特征。; 时丕丽郭雷李晖晖; 关键词：非下采样CONTOURLET变换合成孔径雷达图像可见光图像相干斑噪声图像融合

一种曲波域亮度调制的遥感图像融合方法被引量：2: 2012年; 曲波(Curvelet)变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析(MGA)方法,具有很强的方向性;结合HSI变换将其应用于合成孔径雷达(SAR)图像和多光谱(MS)图像融合可以更好地表示图像中的有用特征;首先对多光谱图像进行HSI变换,得到亮度分量I,对亮度调制(IM)的方法为:对SAR图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数,利用边缘信息和和调制系数k对粗尺度系数进行处理,逆变换后得到新的亮度分量Inew,用Inew替代原亮度分量I进行逆HSI变换得到最终融合结果,采用熵、梯度、空间频率、偏差指数和扭曲程度对融合结果进行评价;实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的结果。; 路雅宁郭雷李晖晖; 关键词：HSI变换 SAR图像融合

基于线性变换的高光谱图像端元提取算法被引量：4: 2012年; 研究了高光谱遥感图像的端元优化提取问题,针对现有特征空间中最大体积转换思想的端元提取算法中所存在的运算量巨大、对原始数据需要预处理、提取精度较差等问题,分析了图像数据在高维特征空间的相关性,提出了采用线性变换的端元提取算法。使特征空间的基变换寻找正交于某个低一维超平面的投影向量,通过数据在向量上的投影运算将低维相关数据压缩成一个点,与点距离最大的孤立像元作为一个端元输出,每步获得的端元反馈作为下一次提取的输入以保证提取的正确性。由于采用在高维特征空间中距离的计算代替体积计算。仿真结果表明,提出的算法在较短的时间内可有效地提取端元,大大减少了计算量;而且每次提取所依据的信息是反映整幅图像数据在特征空间线性相关性的子空间,所以不需要对原始数据进行预处理,避免了丢失小目标的隐患,进而可以提高提取精度。为高光谱遥感图像优化提取提供了参考。; 王瀛郭雷梁楠; 关键词：高光谱图像端元基变换子空间

带限剪切波变换与全变差结合的图像去噪被引量：4: 2013年; 基于带限剪切波变换理论,提出了一种带限剪切波与全变差相结合的去噪算法.根据剪切波变换在不同分解尺度的噪音标准差设置不同的阈值对噪音图像进行重构,以此重构图像作为全变差去噪的初始图像进行全变差最小化去噪,经过迭代后得到最终去噪结果.实验结果表明,与基于多尺度几何分析的其他去噪算法(曲波变换、非下采样轮廓波变换、剪切波变换直接硬阈值去噪)相比,视觉效果与峰值信噪比数值有明显的提高,且保留了更多的纹理、边缘等图像细节信息.; 路雅宁郭雷李晖晖; 关键词：图像去噪多尺度几何分析剪切波变换全变差

基于Contourlet变换和主成分分析的高光谱数据噪声消除方法被引量：13: 2009年; 该文提出了一种适合于高光谱超维数据处理的基于Contourlet变换和主成分分析的噪声消除方法。该方法首先利用Contourlet变换实现图像的稀疏表示,再利用主成分分析对Contourlet系数进行适当地消噪处理。通过对OMIS图像的实验结果表明该方法能够同时消除高光谱多个波段图像中的噪声,从整体上改善高光谱图像质量,且性能上要优于PCA和Contourlet变换方法。; 常威威郭雷刘坤付朝阳; 关键词：高光谱遥感去噪 CONTOURLET变换主成分分析

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国家自然科学基金(60802084)

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