兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070
针对红外与可见光图像在融合过程中目标物体的边缘模糊导致细节丢失的问题，提出一种基于滚动引导滤波器（RGF）和卷积稀疏表示（CSR）的红外与可见光图像融合方法。首先，利用RGF和高斯滤波器对配准后的源图像进行多尺度分解；其次，针对基础层，通过构建对比显著图和权重矩阵进行融合；然后，针对细节层，利用交替方向乘子方法（ADMM）求解卷积稀疏系数，采用CSR融合规则完成特征响应系数融合；最后，经过重构得到融合结果图。实验结果表明，所提方法能够克服在目标物体的边缘处模糊导致细节信息丢失的问题，较好地保留源图像的对比度和边缘纹理信息，同时提高了多个客观评价指标。
图像融合 滚动引导滤波器 卷积稀疏表示 对比显著图 激光与光电子学进展
2022, 59(12): 1210001
1 赣南师范大学科技学院 数学与信息科学系，江西 赣州 341000
2 赣南师范大学 数学与计算机科学学院， 江西 赣州，341000
为了提高复杂环境下的红外弱小目标的探测能力，基于人类视觉注意机制，设计了差异直方图耦合显著性映射的弱小目标检测算法。考虑真实目标与其邻域之间的强度差异，通过采用DFT变换来计算红外图像的幅度与相位频谱，以计算二者之间的频谱残差，并联合高斯滤波方法，输出显著性映射，从而有效突出显著区域。分析目标与背景区域的梯度幅度和梯度方向之间的差异，计算红外图像的差异直方图，以充分抑制背景杂波和噪声。联合显著性映射与差异直方图，形成图像对应的融合特征映射。最后，引入自适应阈值分割方法，从融合特征映射中准确定位真实目标。多组测试数据表明，较已有的红外目标检测技术而言，所提算法能够更好地定位出弱小目标，呈现出理想的ROC曲线。
红外弱小目标检测 融合特征映射 频谱残差 显著性映射 差异梯度直方图 阈值分割 infrared dim small target detection fusion feature mapping spectrum residual saliency map difference histogram of oriented gradients threshold segmentation
针对探测波段为3.7~4.8 μm的中波红外图像和探测波段为8~14 μm长波红外图像融合过程中存在场景对比度低, 显著性目标不够凸出, 伪影引入严重的问题, 采用快速自适应二维经验模态分解(FABEMD)对红外中波和长波图像进行多尺度分解以得到二维内蕴模函数(BIMFs)和残余分量(Residual)。 对于每一层内蕴模函数选用改进的局部能量窗口融合规则, 首先配置好加权算子以增加区域窗口中心像素的能量占比; 选用不同的加权算子, 经实验验证能有效突出红外中波和长波图像的能量特征信息; 其次充分利用内蕴模函数的相位信息, 当相位相反时, 采用能量加权平均的方式, 以解决融合系数的正负符号极性难以确定的问题; 当相位相同时, 判断二者的能量差距并依据差距大小选择设定的融合规则, 融合规则基于红外中波和长波图像的灰度差异特性设定。 对于残余分量则利用红外中波图像和改进区域能量窗口的最大对称环绕显著性权重图指导基础层系数的融合, 自适应的局部环绕窗口充分利用了低频显著性信息, 对无用背景的抑制效果也相当出色, 能够在复杂背景图像中突出显著性对象, 最终得到细节信息丰富, 对比度明显的指导图像。 最后通过FABEMD的逆变化重构过程得到融合图像, 对4组不同背景、 不同大小的红外中长波图像进行主观和客观性能评价, 4组图像均来自多波段红外采集系统且都经过严格配准并和7种相关算法进行对比实验, 在主观性能上显著性对象突出、 清晰度度高; 客观性能上在平均梯度和空间频率这两个评价指标上性能优异, 验证了该算法的有效性。
图像融合 快速自适应二维经验模态分解 相位信息 区域能量窗口 显著性图 Images fusion Fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition Phase information Regional energy window Saliency map 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2043
江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
颜色传递在图像处理领域一直备受关注, 传统的颜色传递方法往往存在细节保持能力不足、层次感欠缺和视觉效果不佳等问题。针对上述问题, 本文提出了一种结合图像签名和最优传输的局部颜色传递新方法。首先, 引入基于图像签名的显著区域检测方法, 得到参考图像和内容图像的前景区域和背景区域, 然后在对应区域进行颜色传递以提高结果图像的层次感。其次, 在传统线性颜色传递模型的基础上, 结合最优传输理论提出了一种保持内容图像亮度的颜色传递策略, 以较好地提升结果图像的质量。最后, 为了更好地评估颜色传递效果, 结合色度差和结构相似度设计了一种新的颜色传递客观评价指标。实验结果表明, 相比于传统的颜色传递方法, 文中所提方法得到的结果图像能够较好地保持内容图像的细节信息和层次感, 并且具有更佳的视觉效果(新方法综合效果较传统方法提升了约30%)。另外, 相对于传统的颜色传递评价指标而言, 文中所提客观评价指标更加忠实于用户的主观评价结果。实验分析表明, 与传统颜色传递方法相比, 文中所提方法得到的结果图像在细节保持、层次感保持以及视觉效果上均有更佳表现, 而且文中所提客观评价指标更为贴近主观评价结果。
图像签名 显著检测 最优传输 传递策略 颜色传递 image signature saliency map optimal transmission delivery strategy color transfer
大连海事大学信息科学技术学院, 辽宁 大连 116026
针对遥感船舶检测任务场景中与海面颜色相似船舶显著值低以及海岸线、岛屿等背景干扰问题, 提出一种基于显著性候选区域的遥感船舶检测算法。首先, 该算法采用脉冲耦合神经网络将根据改进频率调谐显著性检测与Hessian矩阵边缘检测得到的两种显著图相融合得到总显著图, 以提高与海面背景颜色相近船舶的显著值, 从而提取有效的船舶候选区域切片; 然后, 利用迁移VGG16网络提取数据集特征训练SoftMax分类器, 以鉴别该候选区域切片, 分离候选区域中可能存在的背景干扰, 从而实现船舶目标检测。试验结果表明, 所提算法具有良好的准确性。
舰船检测 遥感 FT显著图 边缘检测 候选区域 迁移学习 ship detection remote sensing FT saliency map edge detection candidate region transfer learning
1 重庆大学 微电子与通信工程学院, 重庆 400044
2 中国科学院光束控制重点实验室, 四川 成都 610209
为了提升对光学遥感图像中弱小运动目标的检测能力, 提出一种基于鹰眼视网膜视觉系统层次结构的运动检测方法。首先, 基于鹰眼视网膜的分层特性, 结合各层主体细胞的生理结构与功能, 构建各层相应的滤波器, 抑制背景微位移和杂散噪声; 然后, 在Reichardt运动检测模型的基础上增加时域高通滤波与ON-OFF双通道滤波来估计目标运动矢量, 这样不仅能克服传统Reichardt运动检测器对阶跃边界响应复杂, 而且能有效增强运动检测的敏感性; 最后利用高级视觉神经系统的分层特点, 以空域相似度大小为基准进行多尺度映射与运动矢量显著图融合, 构建多尺度处理精细检测运动特征。试验结果表明, 本文算法的平均信杂比改善为56.20 dB, 正确率为99.71%, 综合评价指标F1值为3.63e-02, 相较于传统Reichardt模型的F1值提升了27.82%。本文方法较传统运动检测算法不仅能提高复杂背景的干扰抑制性能, 而且能显著提升小目标小位移的检测能力。
遥感图像 运动检测 运动显著图 鹰视觉通路 Reichardt运动检测器 remote sensing image motion detection motion saliency map eagle vision system Reichardt motion detector 光学 精密工程
2019, 27(10): 2251
