1 南通理工学院, 计算机与信息工程学院, 江苏 南通 226002
2 山西财经大学, 信息工程学院, 山西 太原 030006
针对当前红外(IR)与可见光(VI)图像融合中细节保留能力不足及目标配准精度不高的问题, 设计了一种多尺度2D经验模态分解耦合非下采样方向滤波器组(NSDFB)的红外与可见光图像融合算法。分别计算红外与可见光图像的熵值, 并比较二者阈值的大小, 计算阈值较大图像的残差。通过2D经验模态分解(2D-EMD)和NSDFB机制, 构建了多尺度方向分解模型, 将熵值较大图像的残差和熵值较小的图像变换为高频方向系数与低频系数, 以获得源图像的细节和特征信息。对于低频系数, 引入加权平均作为低频系数的融合准则; 根据区域能量对比度与清晰度来定义融合规则, 完成高频系数的融合。利用2D-EMD多尺度分解逆变换将获取的低频与高频系数生成新图像。实验表明: 与当前常用红外与可见光图像融合对比, 所提算法具有更高的融合质量, 所输出的图像具有更好的对比度与丰富的细节信息。
图像融合 二维经验模态分解 非下采样方向滤波器组 图像残差 熵值 加权平均 image fusion 2D-empirical mode decomposition non-subsampled directional filter banks image residual entropy weighted mean
State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments, School of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China
天津大学精密仪器与光电子工程学院，精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津 300072
针对外部环境的多变性和复杂性导致的单一波段下行人检测准确率较低的问题，提出了一种改进的基于可见和红外双波段聚合通道特征的行人检测算法。分别提取可见图像与红外图像的聚合通道特征；通过改变像素对比规则，采用自适应的阈值进行比较，将得到的改进的中心对称的局部二值模式特征添加到特征通道中；针对多光谱聚合通道特征设计了不同滤波器组进行滤波；训练分类器，实现多光谱下行人检测。实验表明，改进的局部二值模式特征能更好地描述红外图像中行人的对称性，中间滤波层丰富了候选特征池，算法在多种场景均能有效检测出行人，提高了行人检测精度，与利用多光谱聚合积分通道的检测工作相比，平均漏检率有所降低。
行人检测 多光谱 局部二值模式 聚合通道 滤波器组 pedestrian detection multispectral local binary pattern aggregate channel filter banks
湖北大学计算机与信息工程学院, 湖北 武汉 430062
针对张量积小波只强调水平、垂直方向的不足,研究了二维小波的性质和特点,给出了 二维四通道不可分小波的快速算法及其数学证明,分析了此算法的运算量,探讨了滤波器组的 构造方法,理论推导与分析表明此算法运算速度比不抽样的二维不可分小波变换和二维快 速Fourier变换更快。通过构造出的滤波器组进行不可分小波的分解实验,并与张量积小波 进行比较,结果表明不可分小波变换在对图像进行滤波时能全面提取图像各方向的信息。
图像处理 不可分小波 二维四通道 Mallat算法 滤波器组 image processing non-separable wavelet two-dimensional four-channel Mallat algorithm filter banks
1 湖北大学计算机与信息工程学院, 湖北 武汉 430062
2 武汉工程大学电气信息学院, 湖北 武汉 430205
基于对比度塔形分解(CP)的图像融合方法具有良好的物理意义,却没有强调方向性的不足,为此 提出了一种具有方向性的对比度金字塔图像融合方法。对多聚焦图像进行对比度塔形分解,利用方向 滤波器组对高频加方向,得到不同方向的高频子分量。根据不同频率域特点,采用低频分量系数取加 权平均、高频分量系数绝对值取大的融合规则,对分解后的子图像进行融合。结果表明:用提出方法 得到的融合图像有较高的清晰度和空间分辨率。与基于CP和基于离散小波变换(DWT)的 融合方法相比,提出的方法既能保持对比度的含义,又可提供2n个方向信息。
图像处理 图像融合 对比度塔形分解 方向滤波器组 image processing image fusion contrast pyramid decomposition directional filter banks
为实现 MSTAR图像无监督分割，并提高分割精度和计算效率，提出了一种基于 Gabor滤波增强的自适应阈值分割算法。首先利用多尺度、多方向的 Gabor滤波器组对待分割图像进行滤波处理，抑制目标、阴影和背景区域内部的斑噪起伏，同时增强区域间的差异性；在此基础上，通过对增强图像统计特性的分析，给出了灰度阈值计算形式，实现了 MSTAR图像的自适应分割。实验结果表明，本文算法对不同斑噪强度的 MSTAR图像均具有良好的处理效果，在分割精度、计算效率等方面优于传统的 OTSU，以及 FCM、MRF等分割方法。
Gabor滤波器组 图像增强 MSTAR图像 自适应阈值分割 Gabor filter banks image enhancement MSTAR image adaptive thresholding
西安电子科技大学 技术物理学院, 西安 710071
针对弱小目标检测技术的难点, 根据红外图像中目标和背景杂波的特性, 提出了一种基于非下采样方向滤波器组的红外地面背景抑制方法。首先, 采用非下采样方向滤波器组对图像进行多方向分解, 提取图像方向细节特征, 然后, 根据目标和背景杂波信号的差异, 通过将基于傅里叶变换域的频域调整策略应在于分解后各方向子带, 从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离, 达到抑制背景的目的, 最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标点, 最终实现对目标的检测。实验结果显示, 与最大中值滤波和局部去均值滤波方法相比较, 该方法能有效地检测出信杂比较低的目标。
红外图像 目标检测 背景抑制 非下采样方向滤波器组 infrared image target detection background suppression nonsubsampled directional filter banks
宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211
考虑到纹理的方向及相位特性，提出一种基于双树轮廓波变换的纹理图像分割新方法.双树轮廓波由塔型双树方向滤波器组构建，它不仅保持了轮廓波灵活的方向选择性，克服了传统轮廓波不具有移不变性的缺点，而且提供了复子带系数.本文以各方向子带的能量作为方向特征，复系数的平均相角作为相位特征，生成特征向量，利用模糊C均值聚类算法进行纹理图像分割.实验结果表明，相位特征是方向特征的有效补充，与传统方法相比，该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善.
双树轮廓波变换 滤波器组 特征提取 纹理图像分割 Dual tree contourlet transform Filter banks Features extraction Texture image segmentation
宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211
为了在放大红外图像时保持边缘或轮廓的正则性，提出一种基于抗混叠轮廓波变换的图像插值放大算法。该算法首先结合抗混叠塔式滤波器组和方向滤波器组，构造出抗混叠的轮廓波变换；然后将原始图像的小波域线性插值结果看成是放大图像的初始估计，输入到一个迭代过程；在每次迭代中，将放大图像看成是理想高分辨率图像的含噪逼近，并对其实施抗混叠轮廓波变换，根据变换系数的稀疏性约束实现降噪处理；最后，经过若干次迭代得到理想的红外放大图像。实验表明，对于测试图像，经过迭代处理后峰值信噪比平均提高了0.837 dB；且该算法在视觉质量上明显优于双线性插值算法及基于小波的算法。
抗混叠轮廓波变换 滤波器组 红外图像 图像插值 aliasing-free contourlet transform filter banks infrared image image interpolation
宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211
研究了原始轮廓波变换的频谱混叠问题, 设计出能抑制混叠的多尺度分解方案, 结合方向滤波器组, 实现了 一种抗混叠的轮廓波变换.在此基础上, 提出了新颖的基于抗混叠轮廓波变换的图像融合算法.该算法通过邻域一 致性测度的计算, 实现了变换系数的局部自适应融合.实验结果表明, 所提出的方法在视觉质量及定量指标上都优 于基于小波变换和轮廓波变换的传统方法.
图像融合 抗混叠轮廓波变换 邻域一致性测度 滤波器组 image fusion aliasing-free contourlet transform neighborhood homogeneity measurement filter banks
