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NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法

第28卷第12期计算机辅助设计与图形学学报Vol. 28 No. 12 2016年12月Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics Dec. 2016 NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法

宋瑞霞1), 王孟1), 王小春2)

1) (北方工业大学理学院北京 100144)

2) (北京林业大学理学院北京 100083)

(songrx@https://www.wendangku.net/doc/a814809377.html,.)

摘要: 利用非下采样Contourlet变换(NSCT)的系数特点, 设计NSCT域中高低频融合规则, 并结合基于区域分割的边缘检测算法, 针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法. 首先通过NSCT变换把2幅待融合图像分解为一个低频系数矩阵和一系列的高频系数矩阵, 对低频系数采用局域方差、局域空间频率、局域改进的拉普拉斯能量和3个统计特征的加权平均进行融合, 对高频系数基于局部纹理特征进行融合, 经过NSCT逆变换后得到初步的融合结果;

然后根据初步融合图像和待融合图像的残差图识别出清晰区域, 对清晰区域进行边缘检测, 将该边缘信息覆盖到初步融合的图像上, 得到最终的融合图像. 与传统DWT, NSCT变换和基于视觉特性的NSCT域图像融合算法进行实验对比的结果表明, 该算法在视觉效果和平均梯度、互信息、空间频率与边缘保持度等多个评价指标上均有优势.

关键词:图像融合; 非下采样Contourlet变换; 多聚焦图像;边缘检测

中图法分类号:TP391.41

A Multi-focus Image Fusion Algorithm Combining NSCT with Edge Detection

Song Ruixia1), Wang Meng1), and Wang Xiaochun2)

1) (College of Sciences, North China University of Technology, Beijing 100144)

2) (College of Sciences, Beijing Forestry University, Beijing 100083)

Abstract: According to the characteristics of the coefficients of non-subsampled Contourlet transform (NSCT), new fusion rules for low and high frequency in NSCT domain are developed. Furthermore, a new multi-focus image fusion algorithm is proposed by combing the edge detection algorithm based on region segmentation. Perform NSCT transform on the two source images, the low frequency coefficients and high frequency coefficients are obtained, the low frequency coefficients are fused by the weighted average of sta-tistical features of local variance, local spatial frequency and sum of local modified Laplacian energy, while the high frequency coefficients are fused by local texture features; then, the preliminary fused image is ob-tained by inverse NSCT transform; finally, the clear area is identified according to the residual images of the preliminary fused image and the source images, edge of clear area is detected, and the final fused image is obtained by covering the edge information to the preliminary fused image. Experiments are conducted to compare the proposed algorithm with the algorithms of traditional DWT, NSCT transform, and the algorithm of NSCT domain based on the visual characteristics. The experimental results show that the proposed algo-rithm can get better visual effect and higher evaluation index values (including the average gradient, spatial frequency, mutual information and edge preserving degree).

Key words: image fusion; non-subsampled Contourlet transform; multi-focus image; edge detection

收稿日期: 2016-05-10; 修回日期: 2016-07-01. 基金项目: 国家自然科学基金(61272026, 61571046); 澳门科技发展基金(097/2013/A3).宋瑞霞(1963—), 女, 硕士, 教授, 主要研究方向为计算机图形学、图像处理、模式识别; 王孟(1992—), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为图像处理; 王小春(1963—) , 女, 硕士, 教授, 主要研究方向为计算机图形学、图像处理、模式识别.

万方数据

边缘计算与区块链技术融合发展

边缘计算与区块链技术融合发展 一、名词解释: 边缘计算:边缘计算起源于传媒领域,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。 边缘计算并非是一个新鲜词。作为一家内容分发网络CDN和云服务的提供商AKAMAI,早在2003年就与IBM合作“边缘计算”。作为世界上最大的分布式计算服务商之一,当时它承担了全球15-30%的网络流量。在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题,并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。 全球智能手机的快速发展,推动了移动终端和“边缘计算”的发展。而万物互联、万物感知的智能社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。

事实上,物联网的概念已经提出有超过15年的历史,然而,物联网却并未成为一个火热的应用。一个概念到真正的应用有一个较长的过程,与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的,因此往往不能很快形成大量使用的市场。 根据Gartner的技术成熟曲线理论来说,在2015年IoT从概念上而言,已经到达顶峰位置。因此,物联网的大规模应用也开始加速。因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期,边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。 对物联网而言,边缘计算技术取得突破,意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端,处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将大大提升处理效率,减轻云端的负荷。由于更加靠近用户,还可为用户提供更快的响应,将需求在边缘端解决。 区块链技术:区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),是比特币的一个重要概念,它本质上是一个去中心化的数据库,同时作为比特币的底层技术,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。 比特币白皮书英文原版,其实并未出现 blockchain 一词,而是使用的 chain of blocks。最早的比特币白皮书中文翻译版

基于小波变换的图像边缘检测算法

基于小波变换的图像边缘检测算法仿真实 现 学生姓名:XX 指导教师:xxx 专业班级:电子信息 学号:00000000000 学院:计算机与信息工程学院 二〇一五年五月二十日

摘要 数字图像边缘检测是图像分割、目标区域识别和区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础,是图像识别中提取图像特征一个重要方法。 目前在边缘检测领域已经提出许多算法,但是提出的相关理论和算法仍然存在很多不足之处,在某些情况下仍然无法很有效地检测出目标物的边缘。由于小波变换在时域和频域都具有很好的局部化特征,并且具有多尺度特征,因此,利用多尺度小波进行边缘检测既能得到良好的抑制噪声的能力,又能够保持边缘的完备。 本文就是利用此方法在MATLAB环境下来对数字图像进行边缘的检测。 关键词:小波变换;多尺度;边缘检测

Abstract The boundary detection of digital image is not only the important foundation in the field of image segmentation and target area identification and area shape extraction, but also an important method which extract image feature in image recognition. Right now, there are a lot of algorithms in the field of edge detection, but these algorithms also have a lot of shotucuts, sometimes, they are not very effective to check the boundary of the digital image. Wavelet transform has a good localization characteristic in the time domain and frequency domain and multi-scale features, So, the boundary detection of digital image by using multi-scale wavelet can not only get a good ability to suppress noise, but also to maintain the completeness of the edge. This article is to use this method in the environment of MATLAB to detect the boundary of the digital image. Keywords: wavelet transform; multi-scale; boundary detection.

多聚焦图像融合源代码

针对经典的最大系数法不准确和方差法计算量大的问题,本文给出了一种混合多级式多聚焦图像融合方法。对于三层小波分解的多聚焦图像融合,每幅图像被分解为三层十个频带。对这十个频带本文分别采用三种方法进行融合。对于低频系数,本文仍然采用求平均法;对于高频系数本文采用方差法和最大系数法进行融合。它们的计算量比最大系数法大一些,但是融合结果更接近于原始清晰图像,而相比于方差法,它们的计算量小的多,但是融合质量稍差一些,应用者可以根据不同的需要进行选择。 本文还给出了一种基于Canny算 子边缘检测的小波变换多聚焦图像融 合方法。首先对图像进行三层小波分 解,然后用Canny算子进行边缘检测, 得到各层分辨率下的边缘图像;对相 应分辨率的高频小波系数根据其是否 为图像的边缘点采用最大系数法或方 差法分别进行融合。仿真实验证明该 方法效果良好,计算量可以灵活调节。 关键词:小波变换;多尺度几何分析;多聚焦图像融合;边缘检测主要程序: clear all; close all; leo1=imread('a1.bmp');%读入图片 leo2=imread('a2.bmp') T=0.4;k1=0.5;k2=0.5;w='db4';m='edge'; tic; outdoor1=leo1; outdoor2=leo2; %三层小波分解 [ca11,chd11,cvd11,cdd11]=dwt2(outdoor1,w); [ca12,chd12,cvd12,cdd12]=dwt2(ca11,w); [ca13,chd13,cvd13,cdd13]=dwt2(ca12,w); [ca21,chd21,cvd21,cdd21]=dwt2(outdoor2,w); [ca22,chd22,cvd22,cdd22]=dwt2(ca21,w); [ca23,chd23,cvd23,cdd23]=dwt2(ca22,w); %求边缘图像 e11=edge(ca11,'canny',T); e12=edge(ca12,'canny',T); e13=edge(ca13,'canny',T); e21=edge(ca21,'canny',T); e22=edge(ca22,'canny',T); e23=edge(ca23,'canny',T); %矩阵融合 chd3=matfusion(chd13,chd23,e13,e23); cvd3=matfusion(cvd13,cvd23,e13,e23); cdd3=matfusion(cdd13,cdd23,e13,e23); chd2=matfusion(chd12,chd22,e12,e22); cvd2=matfusion(cvd12,cvd22,e12,e22); cdd2=matfusion(cdd12,cdd22,e12,e22); chd1=matfusion(chd11,chd21,e11,e21); cvd1=matfusion(cvd11,cvd21,e11,e21); cdd1=matfusion(cdd11,cdd21,e11,e21); ca3=k1*ca13+k2*ca23; %反小波变换 L2=size(chd2);L1=size(chd1); ca2=idwt2(ca3,chd3,cvd3,cdd3,w); ca1=idwt2(ca2(1:L2(1),1:L2(2)),chd2,cvd2,cd d2,w); I=idwt2(ca1(1:L1(1),1:L1(2)),chd1,cvd1,cdd1, w);

多聚焦图像融合方法综述

多聚焦图像融合方法综述 摘要:本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块,并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词:多聚焦图像融合;空域;频域;小波变换法;评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系,数据融合可分为:信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支,是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为:“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”,其主要思想是采用一定的方法,把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合,是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像,便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中,其中,像素级的图像融合精度较高,能够提供其他融合方法所不具备的细节信息,多聚焦融合采用了像素级融合方法,它主要分为空域和频域两大块,即: (1)在空域中,主要是基于图像清晰部分的提取,有梯度差分法,分块法等,其优点是速度快、方法简单,不过融合精确度相对较低,边缘吃力粗糙; (2)在频域中,具有代表性的是分辨方法,其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等,多分辨率融合精度比较高,对位置信息的把握较好,不过算法比较复杂,处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数,对其进行处理,它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,

(完整版)信息融合算法

信息融合算法 1 概述 信息融合又称数据融合,是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。经过融合后的传感器信息具有以下特征:信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。 1、组合:由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法,是一种最基本的方式,涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 2、综合:信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。 例:在虚拟现实技术中,使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像,综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。 3、融合:当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关,而产生信息的一个新的表达式。 4、相关:通过处理传感器信息获得某些结果,不仅需要单项信息处理,而且需要通过相关来进行处理,获悉传感器数据组之间的关系,从而得到正确信息,剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的:对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。

2 技术发展现状 信息融合技术的方法,概括起来分为下面几种: 1)组合:由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据 输出的一种处理方法,是一种最基本的方式,涉及的问题有 输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上 应用。 2)综合:信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。例: 在虚拟现实技术中,使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到 一个物体的不同侧面的两幅图像,综合这两幅图像可以复原 出一个准确的有立体感的物体的图像。 3)融合:当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系 统内部的知识模型进行相关,而产生信息的一个新的表达式。 4)相关:通过处理传感器信息获得某些结果,不仅需要单项信 息处理,而且需要通过相关来进行处理,获悉传感器数据组 之间的关系,从而得到正确信息,剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的:对识别、预测、学习和记忆等过程的信息 进行综合和优化。 3 算法描述 3.1 Bayes融合 Bayes融合是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法。

几种常用边缘检测算法的比较

几种常用边缘检测算法的比较摘要:边缘是图像最基本的特征,边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts,Sobel,Prewitt,Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比,结果表明,Roberts,Sobel 和Prewitt 算子的算法简单,但检测精度不高,Canny 和Log 算子的算法复杂,但检测精度较高,基于Sobel的改进方法具有较好的可调性,可针对不同的图像得到较好的效果,但是边缘较粗糙。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。 0 引言 边缘检测是图像分析与识别的第一步,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用,图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的,边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。边缘检测法的种类很多,如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等,每一类检测法又有不同的具体方法。目前,微分算子法中有Roberts,Sobel,Prewitt,Canny,Laplacian,Log 以及二阶方向导数等算子检测法,本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。 1 边缘检测

在图像中,边缘是图像局部强度变化最明显的地方,它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域( 包括不同色彩) 之间。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的,而不同的区域内部特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测,这些差异包括灰度、颜色或纹理特征,边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。边缘的类型很多,常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘,其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘,其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘,其灰度呈脉冲跳跃变化。如图1 所示。 (a) 阶梯形边缘(b) 屋顶形边缘 (b) 线性边缘 图像中的边缘是由许多边缘元组成,边缘元可以看作是一个短的直线段,每一个边缘元都由一个位置和一个角度确定。边缘元对应着图像上灰度曲面N 阶导数的不连续性。如果灰度曲面在一个点的N 阶导数是一个Delta 函数,那么就

多聚焦图像融合算法研究

本科毕业设计论文题目多聚焦图像融合算法研究 专业名称 学生姓名 指导教师 毕业时间

毕业 任务书 一、题目 多聚焦图像融合算法研究 二、指导思想和目的要求 本题目来源于科研,主要研究多聚焦图像的概念,学习多聚焦图像的常用融合算法,进而实现相关算法。希望通过该毕业设计,学生能达到: 1.利用已有的专业知识,培养学生解决实际工程问题的能力; 2.锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。 三、主要技术指标 1.学习多聚焦图像的特点; 2.研究多聚焦图像的融合算法; 3.实现多聚焦图像的融合。 四、进度和要求 第01周----第02周: 参考翻译英文文献; 第03周----第04周: 学习多聚焦图像的特点; 第05周----第08周: 研究多聚焦图像的融合算法; 第09周----第14周: 编写多聚焦图像的融合程序; 第15周----第16周: 撰写毕业设计论文,论文答辩。 五、主要参考书及参考资料 1.张德丰.MATLAB 数字图像处理[M].北京:机械工业出版社,201 2. 2. 敬忠良. 图像融合——理论与应用[M].北京:高等教育出版社,2010. 3. 郭雷. 图像融合[M]. 北京:电子工业出版社,2011. 4. 孙巍. 孙巍. 像素及多聚焦图像融合算法研究[D].长春:吉林大学,2008. 5. 马先喜. 多聚焦图像融合算法研究[D].无锡:江南大学,2012. 学生 指导教师 系主任 __ __ 设计 论文

摘要 图像融合是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像。其关键是抽取每幅源图像中的清晰区域,并将这些清晰区域以一定的规则融合起来,从而生成一幅清晰且信息量完整的融合图像。多聚焦图像融合的具体目标在于提高图像的空间分辨率、改善图像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、替代或修补图像数据的缺陷等。 本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识,对DWT分解的层数和方向子带的个数对融合结果的影响进行了初步的研究。并就加权平均法、单层DWT分解、二层及二层以上DWT分解对多聚焦图像的融合进行了算法研究和编程实现,并对这些方法的仿真结果进行了比较分析。 仿真结果表明,基于空间域的加权平均法的融合效果非常一般,在图像的细节表现力方面存在很大的不足;而基于变换域中的小波变换的低频取平均、高频取绝对值最大的融合算法在小波分解层数达到三层时,所得融合图像的性能指标,如信息熵、空间频率和清晰度都较为理想,达到了预期目的。可见多层DWT分解融合方法具有较高的应用价值,可以将其用于图片的判读分析,如指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原等。 关键词:图像融合,多聚焦图像,加权平均,DWT

图像融合的研究背景和研究意义

图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 像素级图像融合 特征级图像融合 决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展,图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器,相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制,任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性,具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来,相互取长补短便可以发挥各自的优势,弥补各自的不足,有可能更全面的反映目标特性,提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围,而且提高了分析精度、应用效果和使用价值,成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础,其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支,图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点,使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用,成为当前重要的信息处理技术,迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义:图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法,把

边缘融合算法

边缘融合算法 March 12th, 2011 No comments mpds目前开始支持基于局域网的ip流桌面采集,即使不用采集卡,也能方便的采集外部电脑桌面信号,而且速度可以达到令人满意的实时相应。 欢迎做会议室工程的朋友联系。 Author: admin Categories: 大屏幕显示系统, 媒体播放Tags: November 15th, 2010 No comments 开始支持VR应用。 d3d samples:

Unity3d截图:

Author: admin Categories: Uncategorized Tags:

July 7th, 2010 No comments 建了个qq群: 95175988(已满), 93414809 主题是工程中的多通道投影拼接及VR,讨论MPDS融合软件使用,欢迎做投影工程的朋友加入。Author: admin Categories: 大屏幕拼接, 立体动画Tags: 融合软件qq群 June 18th, 2010 No comments MPDS Torsion trial version is ready for downloading. 现在开放给有需要试用的客户下载,目前只面向公司客户(个人勿扰),请填写下面信息: ======================================================== ======= 公司名称: 公司网站: 公司简介(涉及投影工程部分): 融合类型(桌面融合,视频融合,混合): 通道数目: 联系方式: 联系人: 固定电话: 手机: ======================================================== ======= 发送到: 或者直接和我联系,QQ: 20583574 收到信息后,我会给您发送MPDS试用版.

图像边缘检测算法体验步骤

图像边缘检测算法体验步骤 图像边缘检测算法体验步骤(Photoshop,Matlab)1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式,获得一张彩色图像(任何格式),建议图像颜色丰富,分辨率比较高,具有比较明显的图像边界(卡通图像,风景图像,桌面图像)3. 将图像保存到一个能够找到的目录中,例如img文件夹(路径上没有汉字)4. 启动Photoshop,打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具,到图面上选择一个区域(如果分辨率比较高,建议不要太大,否则计算过程比较长)6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】,新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像,不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像,即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】,如提示是否合并,选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件,点击下拉菜单【文件】-【存储为】,在“存储为”窗口中,为该文件起一个名字,例如test1(保存为test1.bmp)9. 启动Matlab,将当期路径(Current Directory)定位到图像文件夹,例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像,在命令行输入:>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像,在命令行输入:>> figure, imshow(f)12. 然后,分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数,分别使用Sobel算法,高斯-拉普拉斯(Log)算法和Canny算法得到的边缘图像:在命令行输入:>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后,显示这些边缘图像: >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比,后续课程解释算法后,可以变换不同的阈值,得到不同的边缘图像

多聚焦图像像素级融合算法研究

多聚焦图像像素级融合算法研究 多聚焦图像融合是多源图像融合领域的一个重要分支,主要用于同一光学传感器在相同成像条件下获取的聚焦目标不同的多幅图像的融合处理。由于聚焦范围有限,光学成像系统不能将焦点内外的所有目标同时清晰成像,导致图像分析时需要耗费大量时间和精力。 多聚焦图像融合是一种解决光学成像系统聚焦范围局限性问题的有效方法,可以有效提高图像信息的利用率,扩大系统工作范围,增强系统可靠性,更加准确的描述场景中的目标信息。目前,该技术广泛应用于交通、医疗、物流、军事等领域。 多聚焦图像像素级融合是多聚焦图像融合的基础,它获得的原始信息最多,能够提供更多的细节信息。如何准确定位并有效提取源图像中的聚焦区域是多聚焦图像像素级融合的关键。 由于受图像内容复杂性影响,传统的多聚焦图像像素级融合方法很难对源图像中聚焦区域准确定位,且融合图像质量并不理想。本论文针对现有多聚焦图像像素级融合方法存在的不足,在空间域内对多聚焦图像像素级融合算法进行了深入研究。 论文主要研究内容如下:1、提出了基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的多聚焦图像融合算法。根据RPCA构建的低维线性子空间可表示高维图像数据,增强目标特征信息,对噪声具有鲁棒性的特点,将源图像在RPCA分解域的稀疏特征作为PCNN神经元的外部输入,并根据PCNN神经元的点火频率来定位源图像中的聚焦区域,增强了融合算法对噪声的鲁棒性,提高了融合

图像质量。 2、提出了基于RPCA与四叉树分解相结合的多聚焦图像融合算法。利用源图像稀疏矩阵的区域一致性进行块划分,有利于提高聚焦区域信息提取的完整性和准确性。 此外,四叉树分解用树结构存储图像块划分结果,有利于提高源图像递归剖分的效率。该算法在自适应确定最优分块大小的基础上,利用稀疏矩阵各稀疏矩阵子块的局部特征检测源图像的聚焦区域,抑制了“块效应”对融合图像质量的影响,取得了良好的融合效果。 3、提出了基于图像分解的多成分图像融合算法。利用基于 (Rudin-Osher-Fatemi, ROF)模型的Split Bregman算法将源图像分解为卡通和纹理部分,用卡通成分和纹理成分中像素邻域窗口的梯度能量(Energy of image Gradient, EOG)检测聚焦区域像素,并根据融合规则对这些像素进行融合,将融合后的卡通和纹理部分合并实现图像融合。 该算法提高了融合算法对源图像几何特征描述的完整性,提升了融合算法性能,改善了融合图像的视觉效果。4、提出了基于非负矩阵分解(Negative Matrix Factorization, NMF)和聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。 利用NMF的纯加性和稀疏性,对多聚焦图像进行初始融合,利用初始融合图像与源图像间的差异图像的局部梯度特征检测聚焦区域,根据融合规则将检测到的聚焦区域进行合并得到最后的融合图像。该算法提高了聚焦区域检测准确性,改善了传统NMF融合算法所得融合图像对比度,提高了融合图像质量。 最后,对本文的主要研究工作和创新点进行总结,并对未来研究方向进行了展望。

图像融合算法概述

图像融合算法概述 摘要:详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词:图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言: 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论

实验三图像分割与边缘检测

数字图像处理实验报告 学生姓名王真颖 学生学号L0902150101 指导教师梁毅雄 专业班级计算机科学与技术1501 完成日期2017年11月06日

计算机科学与技术系信息科学与工程学院

目录 实验一.................................................................................................. 错误!未定义书签。 一、实验目的.................................................................................................... 错误!未定义书签。 二、实验基本原理 ........................................................................................... 错误!未定义书签。 三、实验内容与要求....................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实验结果与分析....................................................................................... 错误!未定义书签。实验总结............................................................................................... 错误!未定义书签。参考资料.. (3) 实验一图像分割与边缘检测 一.实验目的 1. 理解图像分割的基本概念; 2. 理解图像边缘提取的基本概念; 3. 掌握进行边缘提取的基本方法;

ENVI中的融合方法

ENVI下的图像融合方法 图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准,才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择,取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有: ?HSV变换 ?Brovey变换 这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。 这两种操作方法基本类似,下面介绍Brovey变换操作过程。 (1)打开融合的两个文件,将低分辨率多光谱图像显示在Display中。 (2)选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey),在Select Input RGB对话框中,有两种选择方式:从可用波段列表中和从Display窗口中,前者要求波段必须为无符号8bit。 (3)选择Display窗口中选择RGB,单击OK。 (4) Color Normalized (Brovey)输出面板中,选择重采样方式和输入文件路径及文件名,点击OK输出结果。 对于多光谱影像,ENVI利用以下融合技术: ?Gram-Schmidt ?主成分(PC)变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中,Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性,是一种高保真的遥感影像融合方法;color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM,;Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动,比较适合高分辨率影像,如QuickBird、IKONOS等。 这四种方式操作基本类似,下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。 (1)打开融合的两个文件。

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

图像边缘检测方法的研究与实现刘法200832800066

青岛大学专业课程设计 院系: 自动化学院 专业: 电子信息工程 班级: 08级电子信息工程3班学生姓名: 刘法 指导教师: 王汉萍庄晓东 日期: 2011年12月23日

题目:图像边缘检测方法的研究与实现 一、边缘检测以及相关概念 1.1边缘,边缘检测的介绍 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分.边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础.图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection). 边缘检测是指使用数学方法提取图像像元中具有亮度值(灰度)空间方向梯度大的边、线特征的过程。 在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义: 边缘点:图像中具有坐标] ,[j i且处在强度显著变化的位置上的点.边缘段:对应于边缘点坐标] i及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角. ,[j 边缘检测器:从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法. 轮廓:边缘列表,或是一条表示边缘列表的拟合曲线. 边缘连接:从无序边缘表形成有序边缘表的过程.习惯上边缘的表示采用顺时针方向序. 边缘跟踪:一个用来确定轮廊的图像(指滤波后的图像)搜索过程. 边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号,也可以在子像素分辨率水平上表示.边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示,但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示,因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放.边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义,或用具有方位属性的一个点定义.请注意,在实际中,边缘点和边缘段都被称为边缘.边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于:边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入,输出一个有序边缘集;边缘跟踪则是将一幅图像作为输入,输出一个有序边缘集.另外,边缘检测使用局部信息来决定边缘,而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘. 1.2 边缘检测算子 边缘检测是图像特征提取的重要技术之一, 边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始. 图像的边缘包含了物体形状的重要信息,它不仅在分析图像时大幅度地减少了要处理的信息量,而且还保护了目标的边界结构. 因此,边缘检测可以看做是处理许多复杂问题的关键. 边缘检测的实质是采用某种算法来提取出图像中对对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反映,因此可以用局部图像微分技术来获取边缘检测算子。经典的边缘检测方法是对原始图像中的像素的某个邻域来构造边缘检测算子。以下是对几种经典的边缘检测算子进行理论分析,并对各自的性能特点做出比较和评价。 边缘检测的原理是:由于微分算子具有突出灰度变化的作用,对图像进行微分运算,在图像边缘处其灰度变化较大,故该处微分计算值教高,可将这些微分值作为相应点的边缘强度,通过阈值判别来提取边缘点,即如果微分值大于阈值,则为边缘点。

多聚焦图像融合源代码演示教学

多聚焦图像融合源代 码

针对经典的最大系数法不准确和方差法计算量大的问题,本文给出了一种混合多级式多聚焦图像融合方法。对于三层小波分解的多聚焦图像融合,每幅图像被分解为三层十个频带。对这十个频带本文分别采用三种方法进行融合。对于低频系数,本文仍然采用求平均法;对于高频系数本文采用方差法和最大系数法进行融合。它们的计算量比最大系数法大一些,但是融合结果更接近于原始清晰图像,而相比于方差法,它们的计算量小的多,但是融合质量稍差一些,应用者可以根据不同的需要进行选择。 本文还给出了一种基于Canny算子边缘检测的小波变换多聚焦图像融合方法。首先对图像进行三层小波分解,然后用Canny算子进行边缘检测,得到各层分辨率下的边缘图像;对相应分辨率的高频小波系数根据其是否为图像的边缘点采用最大系数法或方差法分别进行融合。仿真实验证明该方法效果良好,计算量可以灵活调节。 关键词:小波变换;多尺度几何分析;多聚焦图像融合;边缘检测 主要程序: clear all; close all; leo1=imread('a1.bmp');%读入图片 leo2=imread('a2.bmp') T=0.4;k1=0.5;k2=0.5;w='db4';m='edge'; tic; outdoor1=leo1; outdoor2=leo2; %三层小波分解 [ca11,chd11,cvd11,cdd11]=dwt2(outdoo r1,w); [ca12,chd12,cvd12,cdd12]=dwt2(ca11,w ); [ca13,chd13,cvd13,cdd13]=dwt2(ca12,w ); [ca21,chd21,cvd21,cdd21]=dwt2(outdoo r2,w); [ca22,chd22,cvd22,cdd22]=dwt2(ca21,w );

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要:介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验,对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像,简要分析比较三种图像融合方式的各自特点,择出本次实验的最佳融合方式。 关键字:遥感影像;图像融合;主成分变换;乘积变换;比值变换;ERDAS IMAGINE 1. 引言 由于技术条件的限制和工作原理的不同,任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征,而不能反应出全部特征。因此,与单源遥感影像数据相比,多源遥感影像数据既具有重要的互补性,也存在冗余性。为了能更准确地识别目标,必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来,利用融合技术,针对性地去除无用信息,消除冗余,大幅度减少数据处理量,提高数据处理效率;同时,必须将海量多源数据中的有用信息集中起来,融合在一起,从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息,进行各种信息特征的互补,发挥各自的优势,充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中,针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果,即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像,融合方法的选择取决于融合影像的应用,但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的,这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式(主成分变换融合,乘积变换融合,比值变换融合),对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理,生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ,SPOT图像,分辨率10米,有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ,SPOT图像,分辨率5米。 3. 软件选择 在常用的四种遥感图像处理软件中,PCI适合用于影像制图,ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大,ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好,而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,面向广阔应用领域的产品模块,服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS(遥感图像处理和地理信息系统)集成功能,为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日,鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE,所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本,新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品,就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

图像边缘检测技术综述

第 42 卷增刊 1 中南大学学报(自然科学版) V ol.42 Suppl. 1 2011 年 9 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Sep. 2011 图像边缘检测技术综述 王敏杰 1 ,杨唐文 1, 3 ,韩建达 2 ,秦勇 3 (1. 北京交通大学 信息科学研究所,北京,100044; 2. 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳,110016; 3. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京,100044) 摘要:边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。首先介绍了几种经典的边缘检测方法,并对其性能进行 比较分析;然后,综述了近几年来出现的一些新的边缘检测方法;最后,对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。 关键词:数字图像;边缘检测;综述 中图分类号:TP391.4 文献标志码:A 文章编号:1672?7207(2011)S1?0811?06 Review on image edge detection technologies W ANG Min-jie 1 , Y ANG Tang-wen 1,3 , HAN Jian-da 2 ,QIN Y ong 3 (1.Institute of Information Science,Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China? 2.State Key Laboratory of Robotics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academic of Science,Shenyang 110016, China? 3.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) Abstract: Edge detection is one of the most fundamental topics in the research area of image processing and analysis. First, several classical edge detection methods were introduced, and the performance of these methods was compared? then, several edge detection methods developed in the latest years were reviewed? finally, the trend of the research of the image edge detection in the future was discussed. Key words:digital image?edge detection?review 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 [1?2] 。 图像信息最主要来自其边缘和轮廓。所谓边缘是指其 周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合,它是图像 最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之 间 [3?4] ,它是图像分割所依赖的最重要的依据。边缘检 测 [5?8] 是图像处理和计算机视觉中的基本问题, 图像边 缘检测是图像处理中的一个重要内容和步骤,是图像 分割、目标识别等众多图像处理的必要基础 [9?10] 。因 此,研究图像边缘检测算法具有极其重要的意义。 边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的一项基 本内容。准确、高效地提取出边缘信息一直是该领域 研究的重点内容 [11] 。最初的经典算法可分为边缘算子 法、曲面拟合法、模板匹配法、门限化法等。近年来, 随着数学理论和人工智能的发展,又出现了一些新的 边缘检测的算法 [12?13] ,如基于数学形态学的边缘检 测 [14] 、小波变换和小波包变换的边缘检测法 [15] 、基于 模糊理论的边缘检测法 [16?17] 、基于神经网络的边缘检 测法 [18] 、基于分形几何的边缘检测算法 [19] 、基于遗传 算法的边缘检测法 [20?21] 、漫射边缘的检测方法 [22] 、多 尺度边缘检测技术 [23] 、亚像素边缘的定位技术 [24] 、 收稿日期:2011?04?15;修回日期:2011?06?15 基金项目:轨道交通控制与安全国家重点实验室开放基金资助项目(RCS2010K02);机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(RLO200801);北 京交通大学基本科研业务费资助项目(2011JBM019) 通信作者:王敏杰(1988-), 女, 黑龙江五常人, 硕士研究生, 从事图像处理和计算机视觉研究; 电话: 010-51468132; E-mail: wangminjie1118@https://www.wendangku.net/doc/a814809377.html,

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