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基于SIFT的自适应旋转图像无缝拼接算法 被引量：7
1
作者 姚伟 胡虹 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期250-254,共5页
针对旋转图像拼接融合过程中产生缝合线的问题,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)的自适应旋转图像无缝拼接算法。该方法在SIFT特征匹配的基础上,使用了最小距离加权算法融合图像。为减少算法计算加权因子的耗时,提出了加速融合策略,最... 针对旋转图像拼接融合过程中产生缝合线的问题,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)的自适应旋转图像无缝拼接算法。该方法在SIFT特征匹配的基础上,使用了最小距离加权算法融合图像。为减少算法计算加权因子的耗时,提出了加速融合策略,最终快速完成了无缝拼接。实验结果表明,该算法的融合效果好,速度快,稳定性好。 展开更多
关键词 尺度不变特征转换 旋转图像 图像融合加权算法 图像缝隙消除
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用于飞行员视觉增强的快速红外图像增强方法 被引量：3
2
作者 刘成 闫钧华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第3期1002-1005,共4页
提出了一种基于图像分块并行处理的快速的红外图像增强的方法。在对图像进行分块并行处理的基础上,综合利用改进的中值滤波算法、快速Sobel边缘检测算法、自适应权值的加权平均图像融合算法对红外图像进行快速处理。改进的中值滤波算法... 提出了一种基于图像分块并行处理的快速的红外图像增强的方法。在对图像进行分块并行处理的基础上,综合利用改进的中值滤波算法、快速Sobel边缘检测算法、自适应权值的加权平均图像融合算法对红外图像进行快速处理。改进的中值滤波算法效果好于MTM算法,自适应权值的加权平均图像融合算法比基于区域对比度的权值选择法更好地抑制噪声,对图像进行分块并行处理,提高了图像处理的速度。实验结果表明,提出的方法能够快速优质地对红外图像进行增强。 展开更多
关键词 快速红外图像增强 并行处理 改进的中值滤波算法 快速Sobel边缘检测算法 自适应权值的加权平均图像融合算法
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基于第二代小波的超谱遥感图像融合算法研究 被引量：12
3
作者 赵春晖 刘春红 王克成 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期891-896,共6页
超谱遥感图像包含了大量的波段,波段之间的相关性较高,采用信息融合技术可以降低超谱图像的分析难度。提出了一种结构新颖的第二代小波加权融合算法。首先将图像分解为两个序列,用2阶Neville滤波器构造预测和更新算子,对两个序列以矩形... 超谱遥感图像包含了大量的波段,波段之间的相关性较高,采用信息融合技术可以降低超谱图像的分析难度。提出了一种结构新颖的第二代小波加权融合算法。首先将图像分解为两个序列,用2阶Neville滤波器构造预测和更新算子,对两个序列以矩形栅格和梅花形栅格的格式进行交替预测和更新;再以各个波段的方差作为融合的特征,进行特征级第二代小波加权融合,最后对图像进行第二代小波重构。为了验证新方法的有效性,采用机载可见光红外成像光谱仪超谱遥感图像进行仿真,并与典型融合方法主成分分析和离散小波变换的融合效果相比较。实验结果表明提出的第二代小波加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,其熵值高于主成分分析融合结果0.1949,高于离散小波变换融合结果0.7998。 展开更多
关键词 遥感 图像加权融合 第二代小波 Neville滤波器
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融合暗通道与直方图均衡化的去雾算法及应用
4
作者 韩超 房建东 赵于东 《计算机与数字工程》 2024年第10期3089-3093,共5页
针对可见光图像在采集过程,由于环境温差的变化导致镜头起雾所引起采集的可见光图像清晰度下降的情况,设计一种暗通道先验和自适应直方图均衡化生成图像进行加权融合的去雾算法,并将其用于植物采收机器人的去雾复原处理上。使用暗通道... 针对可见光图像在采集过程,由于环境温差的变化导致镜头起雾所引起采集的可见光图像清晰度下降的情况,设计一种暗通道先验和自适应直方图均衡化生成图像进行加权融合的去雾算法,并将其用于植物采收机器人的去雾复原处理上。使用暗通道先验理论,得到大气光强和透射率,完成暗通道方法的去雾复原处理,再对原图进行限制对比度的自适应直方图均衡化,将两幅图像进行加权融合,使得生成的图像更加清晰。实验结果表明,该方法能够有效地完成图像去雾工作,与经典算法相比能得到更多的信息,图像更加清晰可见,具备一定的优异性。 展开更多
关键词 暗通道先验 图像去雾 图像加权融合 自适应直方图均衡化
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结合脉冲耦合神经网络与引导滤波的红外与可见光图像融合 被引量：25
5
作者 周哓玲 江泽涛 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期124-131,共8页
针对红外与可见光图像融合细节信息不够丰富、易出现伪影等问题,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。改进传统PCNN模型结构,在脉冲产生单元加入抑制项,避免像素重复点火对点火时间矩阵带来噪声... 针对红外与可见光图像融合细节信息不够丰富、易出现伪影等问题,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。改进传统PCNN模型结构,在脉冲产生单元加入抑制项,避免像素重复点火对点火时间矩阵带来噪声;以原图为引导图像对点火时间矩阵T进行引导滤波,得到兼具显著信息与边缘细节信息的多区域加权划分矩阵;基于该多区域加权划分矩阵,对红外与可见光图像进行加权融合。同时,根据PCNN数学模型点火行为分析,提出了一种包含约束的PCNN模型参数设置方法,可降低PCNN模型参数设置的复杂度。实验结果表明该融合方法具有较高的融合效率,同时融合图像细节信息丰富,无明显伪影,交叉熵、空间频率指标相对于当前常用融合方法均较优。 展开更多
关键词 图像处理 脉冲耦合神经网络 点火时间矩阵 多区域划分 引导滤波 图像加权融合
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