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利用曲率特征虚拟拼接青铜器小碎片的方法被引量：12: 2016年; 针对青铜器小碎片人工拼接复原耗时费力的问题,提出了一种基于曲率特征的青铜器小碎片虚拟拼接方法.首先分别提取青铜器小碎片的轮廓,并在平滑处理提取结果的基础上计算轮廓的曲率.其次以曲率的局部极大值点作候选角点,再根据支撑域消除圆角点和伪角点.然后计算相邻两角点间的弦长,以弦长作为特征序列进行匹配.最后在平移旋转过程中利用向量模的不变性进行匹配精化处理,得到青铜器小碎片的最终拼接结果.实验结果表明,该方法能够有效地提高拼接效率和匹配效果.; 蔺素珍王栋娟钟家让朱小红张商珉; 关键词：青铜器角点检测

基于骨架提取和颜色迁移的古代碑文虚拟修复被引量：4: 2016年; 针对古代碑文石质风化、字迹变淡、模糊不清等问题,提出一种古碑文虚拟修复方法。以侯马盟书为例,基于HSV空间图像增强技术,结合八邻域像素值分析法对盟书文字骨架进行提取,采用形态学运算对骨架进行毛刺去除和均匀膨胀,恢复残缺笔段,使用颜色迁移的方法使修复后的文字与其背景保持原有色彩和风格。实验结果表明,该方法有效修复了侯马盟书模糊的字迹和褪掉的色彩,更加符合人的视觉特性。; 蔺素珍张商珉朱小红王栋娟; 关键词：侯马盟书

点目标反射太阳短波红外辐射特性分析被引量：2: 2015年; 针对过强的太阳辐射会影响成像质量问题,分析了点目标反射太阳短波红外辐射过程以及目标、地球和太阳之间的几何位置关系,建立了大气层表面的太阳短波红外辐射模型,太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角计算模型,以及地面点目标反射太阳短波红外辐射模型,对这些模型进行了仿真试验,揭示了太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角随时刻的变化规律,太阳短波红外直射辐射、散射辐射和地面反射辐射随时刻的变化规律,以及点目标反射太阳短波红外辐射随时刻的变化规律,并利用试验图像验证了模型的有效性,为研究短波红外成像等提供参考。; 朱小红蔺素珍刘震张商珉; 关键词：图像处理短波红外点目标

多波段红外图像差异特征形成机理研究: 多波段红外成像是监测火灾、排除故障、工业控制、深空探索的重要手段，对不可预知差异特征的多波段红外动态场景图像进行融合是目标识别和决策的需要。图像融合的效果取决于所选用的融合算法对原图像间差异信息的有效融合程度，而原图像间...; 朱小红; 关键词：映射关系红外成像图像融合探测器

多波段红外点目标的夜视成像差异分析被引量：2: 2015年; 通过分析在夜视条件下短波红外、中波红外和长波红外点目标辐射成像机理,明确了多波段红外成像的影响因素,建立了短波红外、中波红外和长波红外图像点目标的形成模型,并对模型进行分析与仿真实验,揭示了多波段红外点目标夜视成像特性差异的形成机理,比较了多波段红外点目标成像的差异,并且通过实验图像的差异特征验证了这些成像特性差异的存在性,最后得出了多波段红外点目标图像的灰度值存在差异,大气传输影响存在差异以及夜光辐射影响存在差异的结论。; 朱小红蔺素珍王栋娟; 关键词：短波红外中波红外长波红外红外点目标

多波段红外图像的差异纹理特征选择被引量：4: 2016年; 针对多波段红外图像纹理特征数目庞大,不易于对其成像差异进行综合分析的问题,提出了一种三级特征选择模型。首先采用两两比较的形式进行差异一致性检验,选择出差异分布规律一致的特征量;其次基于SPSS软件的独立样本检验功能进行差异显著性检验,剔除差异不显著的特征量;然后进行去相关性分析,相关度较高的特征用其中某个特征代替,其余特征保留。实验证明,经该模型选择出的少量特征能综合反映图像的特征差异,为其目标识别等提供参考。; 朱小红蔺素珍张商珉王栋娟刘震; 关键词：纹理特征

基于嵌入式多尺度变换的多波段图像融合被引量：26: 2015年; 针对序贯式融合方法常常会降低多波段图像间原有差异的问题,提出了基于嵌入式多尺度变换(embedded multi-scale transform,EMT)和局部差异特征的多波段图像融合方法.利用支持度变换法(support value transform,SVT)分别分解多波段图像;再采用四叉树(quad-tree,QT)法分解灰度值较分散的某波段图像的最后一层低频成分图像,以分解得到的块图像为标准分别分割其他波段的最后一层低频成分图像;采用可能性理论的析取融合规则对多波段低频块图像进行特征级融合;遍历所有块得到低频融合图像块;将拼接得到的低频融合图像与像素级逐层融合得到的支持度图像序列进行逆变换,获得最终融合图像.实验结果表明:四叉树分解融合有显著效果,与单纯的四叉树融合相比,嵌入式多尺度分解融合图像的边缘强度提高了13.31%,对比度提升了2.63%,熵提高了4.26%,运行时间下降了87.11%,证明了所提出方法的有效性.; 蔺素珍朱小红王栋娟王肖霞; 关键词：图像融合四叉树

基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合（英文）被引量：5: 2016年; 将多尺度变换和"高频取大、低频加权平均"融合规则相结合是融合双波段图像的有效方法。但用该类方法融合多波段图像时,序贯式加权常常会导致原图像间固有的差异信息在融合图像中被弱化,从而影响后续的目标识别和场景理解。该问题在融合具有纹理特征的多波段图像时更为突出。为此,提出了一个基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合新方法。首先,利用一种多尺度变换方法把多波段原图像分别分解为高频和低频成分,并对多波段图像中标准差最大的一幅原图像的低频成分利用另一种多尺度方法进行分块,再以该分块图像的大小和位置为标准对其余波段的原图像进行分块。然后,基于可能性理论的相关融合规则逐一融合对应的多波段块图像,再把块融合图像进行拼接,以拼接结果作为低频融合图像。最后,将该低频融合图像和利用取大规则融合得到的高频成分一起通过多尺度逆变换获得最终的融合图像。这种方法不仅将像素级和特征级融合方法综合在一起,而且将空间域和变换域技术综合在一起,并通过对大小块采用不同融合规则解决了目标边缘的锯齿效应问题。实验表明该方法效果显著。; 蔺素珍王栋娟王肖霞朱小红; 关键词：图像融合

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朱小红

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