1 军事科学院, 北京 100071
2 天津(滨海)人工智能创新中心, 天津 300000
3 中国人民解放军 96911部队, 北京 100089
4 军事科学院, 北京 100071国防科技大学计算机学院, 湖南长沙 410073
远距离广视角场景中由于红外热成像仪成像原理的局限性、大气环境的干扰、远距离传输介质对红外辐射的衰减, 检测目标面临巨大挑战。本文在详细分析了图像背景复杂、目标特性弱小、图像对比度低和结构特性缺失等红外弱小目标图像特性的基础上, 从基于目标突显和背景预测两大类概述了单帧红外图像弱小目标检测技术的研究现状, 并探讨了红外弱小目标检测研究的发展趋势。
红外弱小目标检测 目标突显 背景预测 数理驱动 数据驱动 infrared dim small target detection, target highli
1 军事科学院国防科技创新研究院, 北京 100073
2 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心, 天津 300457
由于红外热成像仪成像原理的局限性和大气环境的干扰, 一般红外图像质量较低, 具体表现为: 空间分辨率低、对比度低、边缘模糊、细节缺失和易受噪声干扰等。本文从增强细节和边缘、提升图像对比度和抑制背景干扰 3个方面, 综述了红外图像质量提升技术的研究现状, 并阐述了分析和提取图像低层结构是其发展趋势, 对其他图像处理领域具有一定的借鉴意义。
红外图像质量提升技术 细节和边缘增强 对比度提升 噪声抑制 infrared image quality improvement technology, det
空军工程大学 航空航天工程学院, 西安 710038
针对传统的红外与可见光图像融合算法提取目标信息不突出的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换和稀疏结构特征的融合方法.首先用非下采样剪切波变换分解源图像; 然后通过主成分分析提取低频子带系数中边缘和轮廓等显著特征, 引导低频成分融合规则的设计, 同时基于结构信息的稀疏性指导融合高频子带系数; 最后经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合后的图像.实验结果表明, 该方法在保留可见光图像背景信息的基础上, 突显了红外图像的结构信息, 有效提高了融合效果.
红外与可见光图像融合 非下采样剪切波变换 主成分分析 稀疏表示 结构特征 Infrared and visible images image fusion Non-subsampled shearlet transform Principal component analysis Sparse representation Structure features
空军工程大学航空航天工程学院, 陕西 西安 710038
针对传统融合方法融合后目标轮廓模糊和细节不突出等问题,提出一种在剪切波框架下基于邻域结构特征的红外与可见光图像融合算法。通过剪切波变换对源图像进行分解得到与源图像同尺寸的高频和低频子带系数;为防止融合后图像边缘模糊,对低频子带系数采用几何距离与能量距离加权的融合规则,对高频子带系数采用灰度差异与梯度距离加权的融合规则来更好地保留源图像的细节信息;经剪切波逆变换得到融合后图像。结果表明,本文算法能有效地提取红外目标信息和保持可见光图像信息;在保留图像轮廓信息的基础上,凸显目标信息,有效地改善图像融合效果。
图像处理 红外与可见光图像 剪切波变换 邻域结构特征 光学学报
2017, 37(10): 1010002
空军工程大学航空航天工程学院, 陕西 西安 710038
为了克服传统图像融合结果存在对比度不足和细节缺失的缺点，提出基于非下采样剪切波-对比度变换(NSSCT)的图像融合算法。分析了图像经非下采样剪切波变换(NSST)后高频系数间的关联性与差异性，构造了高频系数方向性基本一致的NSSCT变换，保留了融合图像的高频系数细节，并提升了对比度。基于图像的低频特点，采用显著性增强方法对低频系数进行融合，通过NSSCT逆变换得到对比度提升和细节增强的融合图像。实验结果表明，在图像对比度提升与细节保留方面，本文算法比基于小波、NSST和显著性等算法具有明显优势。
图像处理 红外与可见光图像 非下采样剪切波-对比度变换 显著性
