基于增补机制和PCNN的NSCT域图像融合方法

    公开(公告)号:CN107194904B

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201710322516.1

    申请日:2017-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于增补机制和PCNN的NSCT域图像融合方法,用于解决现有NSCT域图像融合方法存在图像失真现象的技术问题。技术方案是采用增补的小波变换对NSCT分解的低频子带进行融合处理,以便尽可能多的保留图像背景的细节信息;利用改进的高斯加权SML的方法进行融合来增强图像细节;利用边缘梯度信息激励PCNN的方法进行融合来增强图像边缘信息;实验证明本发明方法与现有的图像融合方法相比具有更好的融合效果,在对克服图像的纹理细节缺失、失真不足的同时,目标显著性得到很大的提高,进一步提高了图像质量。

    一种快速多聚焦图像融合方法

    公开(公告)号:CN108830818B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN201810427649.X

    申请日:2018-05-07

    Abstract: 本发明涉及一种快速多聚焦图像融合算法,首先,对源图像用平滑滤波器进行分解和构建一种多聚焦图像融合的决策图模型;其次,利用多聚焦图像邻域像素之间的相关性,提出一种快速导向滤波优化决策图,计算复杂度也大大降低;然后对两尺度图像进行重构;最后,利用本发明融合方法与其他三重现有融合方法对多聚焦图像进行融合。相对其他三种融合方法,不论在主观视觉和客观评价指标上,可以更好保留多聚焦图像的细节等纹理信息和显著性信息。

    基于增补机制和PCNN的NSCT域图像融合方法

    公开(公告)号:CN107194904A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710322516.1

    申请日:2017-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于增补机制和PCNN的NSCT域图像融合方法,用于解决现有NSCT域图像融合方法存在图像失真现象的技术问题。技术方案是采用增补的小波变换对NSCT分解的低频子带进行融合处理,以便尽可能多的保留图像背景的细节信息;利用改进的高斯加权SML的方法进行融合来增强图像细节;利用边缘梯度信息激励PCNN的方法进行融合来增强图像边缘信息;实验证明本发明方法与现有的图像融合方法相比具有更好的融合效果,在对克服图像的纹理细节缺失、失真不足的同时,目标显著性得到很大的提高,进一步提高了图像质量。

    基于卷积稀疏表示的多模态图像融合方法

    公开(公告)号:CN109559292A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201811400769.7

    申请日:2018-11-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于卷积稀疏表示的多模态图像融合方法,首先,利用稀疏优化函数将源图像进行两尺度分解得到高频分量和低频分量;然后,将两尺度分解得到的高频和低频分量,根据多模态图像特点采用不同的融合策略,高频分量利用卷积稀疏表示对稀疏系数取最小值的融合策略,低频分量利用取平均的融合策略得到融合后图像的低频分量;最后将得到的融合后图像的高频分量和低频分量相加得到融合图像。相对其他三种融合方法,不论在主观视觉和客观评价指标上还是在计算效率上,本发明方法可以更好保留源图像的细节等纹理信息。

    基于梯度正则化的多聚焦图像融合方法

    公开(公告)号:CN108399611A

    公开(公告)日:2018-08-14

    申请号:CN201810092718.6

    申请日:2018-01-31

    CPC classification number: G06T5/50 G06T5/10 G06T2207/20056 G06T2207/20221

    Abstract: 针对多聚焦图像融合后图像细节保持能力有限,配准失调且敏感等问题,本发明提出一种基于梯度正则化多聚焦图像融合方法。首先,将源图像进行两尺度分解得到高频分量和低频分量;然后,将分解得到的高频分量利用梯度正则化的表示得到模型的稀疏系数并通过最大值策略获得融合后图像的高频分量,将两尺度分解得到低频分量利用取最大值融合策略得到低频分量;最后,将得到的融合后图像的高频分量和低频分量相加得到融合图像。相对其他三种融合方法,本发明不论在主观视觉和客观评价指标上还是在计算效率上,可以更好保留源图像的细节等纹理信息和显著性信息。

    基于梯度正则化的多聚焦图像融合方法

    公开(公告)号:CN108399611B

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN201810092718.6

    申请日:2018-01-31

    Abstract: 针对多聚焦图像融合后图像细节保持能力有限,配准失调且敏感等问题,本发明提出一种基于梯度正则化多聚焦图像融合方法。首先,将源图像进行两尺度分解得到高频分量和低频分量;然后,将分解得到的高频分量利用梯度正则化的表示得到模型的稀疏系数并通过最大值策略获得融合后图像的高频分量,将两尺度分解得到低频分量利用取最大值融合策略得到低频分量;最后,将得到的融合后图像的高频分量和低频分量相加得到融合图像。相对其他三种融合方法,本发明不论在主观视觉和客观评价指标上还是在计算效率上,可以更好保留源图像的细节等纹理信息和显著性信息。

    一种无人机机载图像去雾方法和装置

    公开(公告)号:CN109584186A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811587803.6

    申请日:2018-12-25

    Abstract: 本发明涉及一种无人机机载图像去雾方法和装置。首先,根据无人机机载信息处理需要,机载视频采集获取模块完成图像隔行或逐行处理;然后,在嵌入式系统中对采集视频图像数据进行去雾等级分析,计算去雾反馈调整参数;其次,通过反馈控制模块根据含雾等级进行参数化分析,得到去雾反馈调整参数,调整去雾处理模块的去雾参数,完成图像的去雾处理工作;最后,经过去雾处理的图像数据通过视频压缩模块完成视频数据压缩处理,并传输到机载信息处理端口。这种利用图像去雾模块、反馈控制模块和嵌入式系统进行图像去雾处理,可有效降低系统设计复杂度和功耗,同时提高系统应用的灵活性。

    一种快速多聚焦图像融合方法

    公开(公告)号:CN108830818A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810427649.X

    申请日:2018-05-07

    Abstract: 本发明涉及一种快速多聚焦图像融合算法,首先,对源图像用平滑滤波器进行分解和构建一种多聚焦图像融合的决策图模型;其次,利用多聚焦图像邻域像素之间的相关性,提出一种快速导向滤波优化决策图,计算复杂度也大大降低;然后对两尺度图像进行重构;最后,利用本发明融合方法与其他三重现有融合方法对多聚焦图像进行融合。相对其他三种融合方法,不论在主观视觉和客观评价指标上,可以更好保留多聚焦图像的细节等纹理信息和显著性信息。

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