年山西省研究生优秀创新项目(20103082)
- 作品数：8 被引量：25H指数：4
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- 基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合被引量：9
- 2011年
- 提出了基于阈上随机共振的弱信号双色中波红外图像融合方法.利用阈上随机共振分别增强两幅图像的弱信号,通过中值滤波对图像降噪,然后对降噪图像进行支持度变换融合,得到信息丰富、细节明显的融合图像.实验结果表明,融合图像的局部标准差提高了247.7%、局部熵提高了45.52%、峰值信噪比分别提高了6.71%和6.65%,证明了该方法的有效性.
- 蔺素珍杨风暴吉琳娜李香亭李盼
- 关键词：中波红外图像融合弱信号处理
- 双色中波红外成像融合技术的研究进展被引量：5
- 2012年
- 双色中波红外成像是红外多波段探测研究的重要分支,以双色中波成像及其图像处理为线索,按照"探测—成像—融合"的思路,从双色中波探测器研制、探测成像应用、成像特性分析和图像融合4个方面分析了双色中波红外成像融合技术的研究现状,指出了双色中波图像融合研究中存在的问题及其原因,提出了在双色中波红外图像差异特征形成机理研究基础上,探索差异特征驱动的多级融合方法、融合工程化及建立新的图像融合评价方法的发展思路。
- 蔺素珍杨风暴周萧李伟伟
- 关键词：红外成像成像特性
- 双色中波红外点目标成像特性差异分析被引量：4
- 2011年
- 在深入分析双色中波红外被动热成像过程的基础上,明确了双色中波红外成像的影响因素,建立了点目标的双色中波红外图像的形成模型,并对模型进行了仿真实验,揭示了双色中波红外点目标成像特性差异的形成机理,明确了双色中波红外点目标成像在灰度值、目标受环境影响和目标背景对比度等三个方面存在的差异,通过实验图像的差异特征验证了这些成像特性差异存在的普遍性,为双色中波图像特征提取、融合规则和融合权重确定等提供了依据。
- 蔺素珍杨风暴周萧贺栋
- 关键词：红外成像点目标
- 红外偏振与红外光强图像的伪彩色融合研究被引量：4
- 2012年
- 针对RGB和l空间转换过程复杂,运算速度慢,不便于用灰度融合图像直接代替亮度分量的问题,提出了一种基于YC C空间的伪彩色融合方法。该方法首先对源图像进行基于特征差异的颜色映射,所得RGB图像通过YC C变换提取亮度分量Y;然后采用新的融合规则对红偏振与光强图像进行了支持度融合,其中低频和高频分别采用目标背景分割和区域方差最大的融合规则;最后用融合结果代替亮度分量,再与C,C分量进行YC C逆变换,得到伪彩色图像。实验结果表明,与文献[8]方法比较局部方差提高21.5%、对比度提高1.15%、清晰度提高6.05%、运算速度提高30.5%,证明了本文算法的可行性和有效性。
- 李伟伟杨风暴蔺素珍贺栋
- 关键词：图像融合伪彩色红外偏振
- 基于形态学变换和FFCM聚类的灰度图像颜色迁移算法被引量：2
- 2012年
- 针对传统颜色迁移算法计算量大、对图像无法准确进行颜色迁移的问题,提出一种基于形态学变换和快速模糊C均值聚类(FFCM)的灰度图像颜色迁移算法。首先对目标图像进行腐蚀膨胀运算,消除亮度不均匀的区域,通过FFCM聚类算法对目标图像进行准确聚类,然后在目标图像与源图像中选取对应样本块,完成样本块的颜色迁移,并以已上色的样本块为参考,完成图像的全局颜色迁移。实验结果表明:与Welsh和FCM算法相比较,本文算法处理时间分别缩短64.29%和54.25%,结果图像在类间交界处的颜色过渡更加自然,证明了算法的有效性。
- 贺栋杨风暴蔺素珍周萧
- 关键词：形态学变换图像处理
- 一种红外偏振图像的二次融合方法被引量：2
- 2012年
- 根据红外偏振特性图像的冗余性与互补性,提出了一种基于梯度特征和支持度变换的二次融合方法。利用提出的方法先对红外偏振度与偏振角图像进行梯度特征融合,然后利用支持度变换对梯度特征融合图像和合成强度图像进行二次融合,得到了边缘突出、轮廓清晰、对比度高的的融合图像。实验结果表明:融合图像与偏振角图像、偏振度图像、合成强度图像相比局部方差分别提高23.02%、176.9%、148.2%;对比度分别提高67.84%、196.5%、49.39%;平均梯度分别提高46.09%、164.1%、214.5%。
- 李伟伟杨风暴蔺素珍安富
- 关键词：图像融合红外偏振
- 双色中波红外面目标成像特性差异分析被引量：1
- 2012年
- 基于双色中波红外被动热探测过程,分两个阶段建立了面目标的双色中波红外图像形成模型,并对模型进行了仿真实验,得到了双色中波红外面目标图像在灰度值、目标受背景影响和目标背景对比度等3个方面存在的差异,通过实验图像的差异特征验证了这些成像特性差异存在的普遍性,为双色中波红外图像特征提取、融合规则和融合权重确定等提供了理论依据。
- 蔺素珍杨风暴周萧贺栋
- 关键词：红外成像
- 复合材料拉托力预测中标准差加权融合算法
- 2012年
- 拉托力是判断复合材料的粘接强度的一个重要指标,针对金属与非金属粘接复合材料的粘接强度检测,提出基于标准差加权融合算法可预测其拉托力,最后根据数理统计预测出拉托力的范围。多传感器数据融合是充分利用多传感器资源,消除单个或少量传感器的局限性。为了能够准确利用各个传感器的数值,减少传感器之间的数据冗余,先将传感器按照声阵列方式放置,再将各个传感器进行多次测量取其标准差,对其标准差所占的权重进行加权融合。融合表明,该算法简单且可以提高拉托力的预测精度。
- 李盼杨风暴王肖霞樊庆英
- 关键词：多传感器数据融合
