空军航空大学作战指挥系， 吉林 长春 130022
针对红外与可见光图像特点，提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解，得到低频分量和各带通方向子带分量，并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理，得到各融合系数，然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息，取得较好的融合效果。
image fusion wavelet packet transform fusion rule infrared and visible images
针对红外与可见光图像特点, 提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解, 得到低频分量和各带通方向子带分量；引入图像区域相关系数决策度, 对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合；最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明, 该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。
图像融合 红外图像 可见光图像 相关系数 image fusion infrared image visible image Nonsubsampled Contourlet Transform (NSCT) NSCT correlation coefficient
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提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解，得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法，再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明，该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。
图像融合 NSCT变换 脉冲耦合神经网络 可见光与红外图像 image fusion nonsubsampled contourlet transform pulse coupled neural network visible and infrared image
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针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。
图像融合 NSCT变换 红外图像 可见光图像 image fusion NSCT infrared image visible image
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图像融合质量评价标准是目前图像融合中急需解决的问题之一。在不同的应用场景中，选择适当的融合算法对现有融合 算法进行改进以及研究新的融合算法都是至关重要的。综述了无参考图像的客观质量评价方法，重点介绍了基于结构信息的图像融合质量评价方法，最 后探讨了图像融合质量评价方法的发展趋势。
图像融合 图像质量评价 人类视觉系统 结构相似度 image fusion image quality evaluation human visual system structural similarity
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介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘;然后以AM测度作为配准准则,在优化AM峰值和配准参数的时候,先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近,再使用Powell法进行局部搜索;最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值,从而实现图像配准。实验结果表明,此优化方法不仅提高了计算速度,而且提高了配准精度,配准结果达到了亚像素级水平。
图像配准 Canny算子 AM测度 遗传算法 Powell法 image registration Canny operator AM measure genetic algorithm Powells method
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针对红外与可见光图像进行提升小波变换后低频图像的特点,提出了一种低频分量的融合算法,高频分量采取邻域方差取大为准则进行融合,然后进行提升小波逆变换得到融合图像。通过与传统小波融合方法进行比较,并引入信息熵、清晰度、Xydeas-Petrovic客观性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明不论从视觉效果还是从客观性能指标上,该算法都优于传统的融合方法。
图像融合 提升小波变换 红外与可见光图像 融合准则 image fusion lifting wavelet transform infrared and visible image fusion rule
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为了提高某型光电式头盔瞄准具的精度以及响应时间等性能，根据对其工作过程和主要不足的分析，提出了一种基于双CCD的改进方法，运用双目视觉原理，推导出了相应的数学模型，并对该模型进行了验证和误差分析，结果表明新系统的方位角和俯仰角误差均小于0.5°，小于原系统的0.75°，基于双CCD的改进方法能有效提高某型光电式头盔瞄准具的整体性能。
头盔瞄准具 双目视觉 数学模型 误差分析 helmet mounted device binocular stereo vision mathematical model error analysis
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位置敏感探测器是基于PN结横向光电效应的光电器件，在使用时通常会受到杂散光的影响。以往对PSD受杂散光影响的分析是基于实验或根据PSD的位置计算公式近似分析，不是很精确。基于Lucovsky方程，采用偏微分方程求解软件FlexPDE对二维PSD受杂散光的影响进行了数值仿真。结果表明，对于杂散光的干扰，位置网格图向PSD中心收缩，对于均匀杂散光而言，此收缩是对称的，而对于非均匀杂散光，此收缩是不对称的。该方法可以很方便地对PSD受杂散光的影响进行分析。
位置敏感探测器 杂散光 计算机仿真 position sensitive detector background light computer simulation
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像研究室,长春,130033
2 空军第二航空学院航空军械工程系,长春,130022
四边形位置敏感探测器(PSD)的传统位置计算公式不能正确反映实际光斑位置,存在严重的枕形失真,需要进行复杂的修正.基于Lucovsky方程的解析解,提出了改进型的PSD计算公式,结果表明,采用改进型公式可以使用少量数据完成对PSD的非线性修正,极大地提高PSD中央大部区域的线性度.对于1×1cm2的PSD,在60%光敏面的区域内均方根误差小于3μm,非线性度小于0.05%,该公式适用于所有的四边形PSD,对于PSD的实际应用具有重要意义.
位置敏感探测器 位置误差 线性度 修正 PSD Position error Linearity Correction
