王志来
- 作品数：4 被引量：52H指数：4
- 供职机构：南京航空航天大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省数字国土重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 混沌蜂群优化的NSST域多光谱与全色图像融合被引量：14
- 2017年
- 为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。
- 吴一全王志来
- 关键词：图像融合
- 基于联合稀疏表示的复Contourlet域SAR图像与红外图像融合（英文）被引量：4
- 2017年
- 针对红外图像与SAR图像的灰度差异性大、两者融合图像不太符合人类视觉认知的问题,提出了一种基于联合稀疏表示的复Contourlet域红外图像与SAR图像融合方法。首先对红外图像与SAR图像分别进行复Contourlet分解。然后利用K-奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)方法获得两幅源图像低频分量的过完备字典,并根据联合稀疏表示模型生成联合字典,通过正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)方法求出源图像低频分量在联合字典下的稀疏表示系数,接着采用选择最大化策略对两个低频分量的稀疏表示系数进行选取,随后进行稀疏表示重构获得融合的低频分量;对高频分量结合视觉敏感度系数和能量匹配度两个活跃度准则进行融合,以捕获源图像丰富的细节信息。最后经复Contourlet逆变换获得融合图像。与3种经典融合方法及近年来提出的基于非下采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)、基于稀疏表示的融合方法相比,该方法能够有效突出源图像的显著特征,最大程度地继承源图像的信息。
- 吴一全王志来
- 关键词：图像融合SAR图像红外图像
- 基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合被引量：21
- 2017年
- 为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。
- 吴一全王志来
- 关键词：图像处理图像融合红外图像可见光图像
- 基于小波域改进SURF的遥感图像配准算法被引量：13
- 2017年
- 为了进一步加快遥感图像配准速度,同时使其配准精度有所提高,提出了一种基于小波域改进加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的遥感图像配准算法.首先采用小波变换将基准图像和待配准图像分别分解获得其低频和高频分量;然后对低频分量提出改进SURF以得到粗配准点对:采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对描述子降维,依据双向配准准则实现特征点的粗配准;接着利用两次距离阈值不同的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法分级筛选出精配准点对;最后运用最小二乘法拟合几何变换参数完成配准.实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、多尺度配准小波域SURF算法、基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)和SURF的算法相比,本文算法不仅配准速度大大加快,同时配准精度也得到提高.
- 吴一全王志来
- 关键词：遥感图像配准
