基于伪彩色编码和图像融合的伪装目标识别方法
医学图像处理技术分析
医学图像处理技术分析1医学图像处理技术医学图像处理技术包括很多方面，本文主要介绍分析图像分割、图像配准和融合以及伪彩色处理技术和纹理分析在医学领域的应用和发展。
图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。
它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。
目前针对各种具体问题已经提出了许多不同的图像分割算法,对图像分割的效果也有很好的分析结论。
但是由于图像分割问题所面向领域的特殊性，至尽尚未得到圆满的、具有普适性的解决方法[2]。
图像分割技术发展至今，已在灰度阈值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法的基础上结合特定的理论工具有了更进一步的发展。
比如基于三维可视化系统结合FastMarching算法和Watershed变换的医学图像分割方法,能得到快速、准确的分割结果[3]。
图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，从而提高医生诊断的准确性和科学性[4]。
如何使多次成像或多种成像设备的信息得到综合利用，弥补信息不完整、部分信息不准确或不确定引起的缺陷，使临床的诊断治疗、放疗定位、计划设计、外科手术和疗效评估更准确，已成为医学图像处理急需解决的重要课题。
医学图像配准是通过寻找某种空间变换，使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。
要求配准的结构能使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义以及手术区域的点都达到匹配[5]。
目前医学图像配准方法有基于外部特征的图像配准(有框架)和基于图像内部特征的图像配准(无框架)两种方法。
后者由于其无创性和可回溯性，已成为配准算法的研究中心。
基于互信息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点。
互信息是统计两个随机变量相关性的测度，以互信息作为两幅图像相似性测度进行配准基于如下原理：当两幅基于共同的解剖结构的图像达到最佳配准时，它们对应的图像特征的互信息应为最大[6]。
伪彩色算法
伪彩色算法
伪彩色算法是一种图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而增强图像的视觉效果。
这种算法利用了人眼对不同颜色的敏感度，通过对灰度图像进行着色处理，使得图像呈现出彩色的效果，从而提高了图像的信息表达能力。
伪彩色算法广泛应用于医学影像、地质勘探、航空航天等领域。
在医学影像方面，伪彩色算法可以将X光片、CT扫描、核磁共振等黑白医学影像转换成彩色图像，从而使医生能够更直观地观察病灶部位，提高诊断准确性。
在地质勘探领域，伪彩色算法可以将地质勘探图像进行着色处理，从而更清晰地显示地质层次和矿产分布，提高勘探效率。
在航空航天领域，伪彩色算法可以将卫星遥感图像转换成彩色图像，使得地表覆盖、植被分布等信息更加直观，提高了图像的可读性。
伪彩色算法的核心思想是根据灰度图像的灰度级别来进行颜色映射。
通常情况下，灰度图像的灰度级别范围是0-255，而彩色图像的颜色通道包括红、绿、蓝三种颜色。
因此，可以通过将灰度级别
映射到RGB颜色空间中，实现对灰度图像的着色处理。
常见的伪彩色算法包括灰度级别到颜色的线性映射、伪彩色表映射、颜色平面映射等方法，它们可以根据具体的应用需求来选择合适的映射方式，从而实现对黑白图像的着色处理。
总的来说，伪彩色算法是一种十分实用的图像处理技术，它可以将黑白图像转换成彩色图像，从而提高图像的信息表达能力。
随着科技的不断发展，伪彩色算法将会在更多领域得到广泛应用，为人们的生产生活带来更多便利。
本科毕业设计选题 伪装目标检测
本科毕业设计选题伪装目标检测一、引言伪装目标检测（camouflage target detection）作为一种重要的军事技术，近年来备受关注。
这一领域的研究不仅涉及军事领域，还对生物学、计算机视觉等领域有着重要的影响。
本文将从基础概念入手，探讨伪装目标检测的相关理论、技术以及应用，并基于此为本科毕业设计进行选题探讨。
二、基础概念1. 伪装目标的定义伪装目标是指通过模仿周围环境，使目标在视觉上与其周围环境相似，难以被发现的一种目标。
伪装目标检测即是通过技术手段识别和检测伪装目标。
2. 目标检测的基本原理目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其基本原理是利用计算机算法和技术，对图像或视频进行分析和处理，从中识别并定位出特定的目标。
三、伪装目标检测相关技术1. 传统的伪装目标检测技术传统的伪装目标检测技术主要依靠人工进行判断和识别，其局限性在于对人的依赖性较强，且效率较低。
2. 基于深度学习的伪装目标检测技术随着深度学习的发展，基于深度学习的伪装目标检测技术逐渐成为主流。
其利用卷积神经网络等深度学习算法，实现对伪装目标的自动识别和检测，效果明显提升。
四、伪装目标检测的应用1. 军事领域在军事领域，伪装目标检测技术可以应用于侦察和监视任务中，帮助军方发现隐藏在环境中的伪装目标。
2. 生物学领域在生物学领域，伪装目标检测技术有助于研究动物的伪装行为，揭示动物在自然环境中的生存策略。
五、本科毕业设计选题探讨基于对伪装目标检测的理论和技术的深入了解，可以将其应用于本科毕业设计中。
可以通过调研相关文献和研究现状，设计并实现一个基于深度学习的伪装目标检测算法，并对其性能进行评估和分析。
六、个人观点和总结从本科毕业设计选题的角度出发，伪装目标检测作为一个热门且具有挑战性的领域，不仅能够拓展自身的研究广度，还能够在实际应用中发挥重要作用。
在选择毕业设计选题时，应充分考虑自身兴趣和专业发展方向，结合伪装目标检测的相关理论和技术，进行深入思考和探讨，以确保选题的深度和广度兼具，并且具有一定的研究价值。
基于深度学习的伪装目标检测综述
基于深度学习的伪装目标检测综述史彩娟;任弼娟;王子雯;闫巾玮;石泽【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2022(16)12【摘要】基于深度学习的伪装目标检测(COD)是一项新兴的视觉检测任务,其目的是精确且高效地检测出“完美”嵌入周围环境中的伪装目标。
目前大多数工作旨在构建不同的伪装目标检测模型,对现有模型的归纳总结及深入分析的综述性工作还很少。
因此,对基于深度学习的伪装目标检测模型进行了全面分析和总结,并探讨了伪装目标检测未来的研究方向。
首先对基于深度学习的23个伪装目标检测模型分别从由粗到细策略、多任务学习策略、置信感知学习策略、多源信息融合策略以及基于Transformer共5个角度进行了分类介绍,并对每种策略的优劣进行了深入分析;其次介绍了伪装目标检测广泛使用的4个数据集以及4种评估准则;然后对现有基于深度学习的伪装目标检测模型在4个数据集上进行了性能比较,包括定量比较、视觉比较和效率分析,并分析了这些模型对不同类型目标的检测效果;接着简单介绍了伪装目标检测在医学、工业、农业、军事、艺术等领域的应用;最后指出了现有方法在复杂场景、多尺度目标、实时性、实际应用需求、多模态等方面存在的不足和挑战,并探讨了伪装目标检测未来的研究方向。
【总页数】18页(P2734-2751)【作者】史彩娟;任弼娟;王子雯;闫巾玮;石泽【作者单位】华北理工大学人工智能学院;河北省工业智能感知重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.基于深度学习的目标检测研究与应用综述2.基于深度学习的车辆目标检测算法综述3.基于深度学习的三维目标检测方法研究综述4.基于深度学习的目标检测算法综述5.基于深度学习的车辆目标检测算法综述因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于色彩与结构相似性的伪彩色图像融合质量评价
Ｍ ＝√ ＋ ０３ 、 ２＋ ． ， ７
２
式中： ｒ ｇ＝ｒ ｇ；ｂ ｒ ） ２Ｉ 、 ２ 分别代 表分量 － ｙ ＝（ ｇ ／ ； 、 ， ｘ ｇ 、 差 制图的均值和方差 。为 了后续计 算方便 ， 将其归一化 ：
ＣＭ ＝
在 Ｒ Ｂ空 间计算融 合 图像 的质量 ， 弃 了色彩 空 间变 换环 Ｇ 摒 节， 大大降低 了计算量 。
用 ， 网膜的一些 区域 （ Ｎ域 ） 视 Ｏ 接受 光 照射 兴奋 ， 而另 外 的 区域 （ Ｆ Ｏ Ｆ域 ） 到光 照射 抑制兴 奋 。Ｏ 受 Ｎ域 和 Ｏ Ｆ域 结合 Ｆ 在一起称作感 受野 （ｅｅ ｔｅｆ ｌｓ 。在一 个 Ｏ ｒｃｐｉ ｉｄ ） ｖ ｅ Ｎ中心 的感
受野模型 中 ， 果光 照充满 中心 ， 光 照引起 最强 的兴 奋激 如 则
ｔｙ Ｎ Ｌ 提 出 的 。 在该 方 法 中 ： 外 图 像 的 从 度 值 从 红 色 ｏ ， Ｒ ） ｒ 红
近年来 ， 图像 融 合 的 客 观评 价 指 标 不 断 被 开发 出米 。 ２０ ００年 ，ｅ ｏｉ Ｘ ｄａｌ 率先 提 出一个基 于 图像 边缘 信 Ｐｔｖ ｒ ｃ和 ｙｅｓｌ ｊ
第３ ２卷
第１ ０期
四 川 兵 工 学 报
２１年 ｌ ０ １ ０月
【 自动化技术 】
基 于 色 彩 与 结 构 相 似 性 的 伪 彩 色 图像 融 合 质 量 评 价
齐 鸥 黄应 清 蒋晓瑜 ， ，
（ 甲兵工程学院 装 ａ控 制 工 程 系 ；．兵 器 ＿ 系 ， 京 １０７ ） ． ｂ Ｔ稗 北 ０ ０ ２
关键词 ： 伪彩色 图像融合 ； 结构相似性 ； 质量评价 ； 色彩相似性
中 图 分 类 号 ：Ｎ １． ３ Ｔ ９ １７ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ６— ７ ７ ２ １ ）０— ｌＯ— ４ １０ ０ ０ （０ １ ｌ ０ １ Ｏ
数字图像处理名词解释
•名词解释（每小题5分,本题共20分）数字图像数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（PiXeI）O 数字图像处理指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.8-连通的定义-对于具有值V的像素P和q ,如果q在集合N&p）中,则称这两个像素是8-连通的。
灰度直方图是指反映•幅图像各灰度级像元出现的频率。
灰度自方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标农示灰度级，纵坐标衣示图像中该灰度级出现的个数。
性质：直方图是•幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某•灰度值像素所在位置。
也就是说，它只包含了该图像中某•灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
用途：用于判断图像量化是否恰当直方图给出了•个简单可见的指示，用来判断•幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范圉。
•般•幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。
丢失的信息将不能恢复。
数字图像通常有两种表示形式：位图，矢量图位图和矢量图的比较：1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。
包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。
矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。
如:农示-个圆形,矢量图像保存了• 个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。
欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆“画”在屏幕上。
矢量图像由许多矢量图形元素构成, 这些图形元素称为“对象”。
2、点位图面向像素绘画,矢量图面向对象“构画”两种图像的构成方式不同，其绘画力式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。
点位图软件捉供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。
红外偏振成像对伪装目标的探测识别研究_王军
机组合 ， 探测 波 段 在 可 见 光 、 近 红 外 波 段， 每个通 探测３个 Ｓ 体积较 道各自 选 择 波 片 ， ｔ ｏ ｋ ｅ ｓ 矢 量， 大， 有运动部件 。
英国 Ｔ ｈ ａ ｌ ｅ ｓ光学有限公司开展了红外偏振成 像探测研 究 ， 利用长波偏振热成像仪与普通热成 像仪进行了比对试 验 研 究 。 图 ２ 为 被 沙 土 掩 埋 的 采用偏振 融 ３ 种金属材料物体的强度图 和偏振图 ，
图 ２ ＬＷ Ｉ Ｒ 偏振成像与普通热成像试验效果比较 Ｆ ｉ ． ２ Ｅ ｘ ｅ ｒ ｉ ｍ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｃ ｏ ｍ ａ ｒ ｉ ｓ ｏ ｎ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ＬＷ Ｉ Ｒ ｇ ｐ ｐ ｉ ｍ ａ ｅ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｍ ｏ ｎ Ｉ Ｒ ｉ ｍ ａ ｉ ｎ ｏ ｌ ａ ｒ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｇ ｇ ｇ ｐ
１ 国内外情况
近 年 来， 发达国家在偏振成像探测技术研究 取得了很大 方面开展 了 大 量 的 理 论 与 试 验 研 究 ， 的 进 展。 美 国 军 方 和 Ｂ Ａ Ｅ Ｓ Ｙ Ｓ Ｔ ＥＭＳ 高 级 技 术 中心对偏振成像探 测 技 术 在 军 事 上 的 应 用 开 展 了
４］ 。 图 １ 为普 大量研究工作 ， 取得了大量试验数据 ［
； 收稿日期 ： ２ ０ １ １ １ １ １ ４ ２ ０ １ ２ ０ ３ ０ ２ － － 修回日期 ： － － ， 作者简介 ： 王军 （ 男， 江苏沛县人 ， 研究员 ， 主要从事军用目标光学特性 、 光谱成像及仿真评估技术研究工作 。 １ ９ ６ ８－ ） ： Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｘ ａ ２ ０ ５ ｗ ａ ｎ ｕ ｎ ６ ３． ｃ ｏ ｍ ＠１ ｇ ｊ
： ／ 中图分类号 ： ＴＮ ６ ５； Ｔ Ｐ ７ ５ １ 文献标志码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ １ ０． ５ ７ ６ ８ Ｊ ＡＯ ２ ０ １ ２ ３ ３． ０ ３ ０ １ ０ ０ １
车载红外视频图像快速彩色化技术研究
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ， ４
文献标志码 ： Ａ
红外夜视 图像不仅能显示路面及周边物体 的温度分布信息 ， 而且进一步增强了人类在黑暗 中观察景 物的能力 ， 而彩色化处理后 的红外视频 图像更符合人眼视觉特性 ， 有利于增强其对图像 中具体细节的分辨 能力 。红外图像彩色化的方法主要有基 于图像灰度彩色编码的伪彩色融合方法和彩色空间映射法ｎ ］ ， 目前 对红外 图像彩色化的研究也出现 了很多优化方法 ， 但针对于车载红外视频图像彩色化的效率必须满足车 辆高速行驶过程 中图像的实时性 的研究仍有欠缺 。本文针对红外 图像 的特点 ， 采用了增强 、 融合 、 分割 、 分
１ ） 将红外图像分成一 系列大小均匀 、 互不重叠 的子 图像块。
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． １ ５
基金项 目： 国家 自然科学 基金项 目（ ６ １ ２ ６ ２ ０ ３ １ ）
作 者简 介 ： 范德 营（ １ ９ ８ ８ 一） ， 男， 硕 士研 究生 ， 主要研究方 向为数 字图像处 理与模式识别 。
第３ ０ 卷第 ２ 期
２ ０ １ ３ 年４ 月
华Ｎｏ ． ２
Ａｐ ｒ ． ， ２ ０ １ ３
Ｊ ｏ ｕｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｅａ ｓ ｔ Ｃｈ ｉ ｎ ａ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
１ ． ２ 红外 图像 与可 见光 图像 的线 性融 合
细节增强后 的红外图像对 比度明显提高 ， 场景中物体与背景 的灰度被拉伸 ， 噪声也相对减少 ， 但 与可 见光图像 相 比其细节及纹理特征仍不够明显 ， 直接对其进行彩色化处理效果势必与 自然色彩的图像 出现
数字图像处理实验05图像的伪彩色处理
一、数字图像处理实验实验五 图像的伪彩色处理一、实验目的学习和掌握伪彩色处理基本方法，将灰度图像转换为多种颜色的彩色图像。
根据图像特点，了解伪彩色处理技术在实际中的应用。
二、实验内容1．编写密度分割函数，实现灰度图像的伪彩色显示。
2．编写灰度级彩色变换函数，实现灰度图像的伪彩色显示三、实验原理伪彩色处理是一种将二维图像像素逐点映射到由三基色确定的三维色度空间中的技术，其目的在于利用人眼对色彩的敏感性，应用伪彩色技术使图像中的不同物体具有一定的色差，从而提高人对图像的分辩能力。
伪彩色处理可以分为空域增强和频域增强两种。
空域伪彩色处理实际上是将图像的灰度范围划分为若干等级区间，每一个区间映射为某一种颜色。
频域伪彩色处理是基于频域运算基础上的伪彩色处理方法。
输入图像经过傅立叶变换得到图像的频谱，然后将频谱的各个分量分别送到R 、G 、B 三个通道进行滤波，最后对各通道作傅立叶反变换，得到空域的R 、G 、B 分量，最终产生彩色图像。
1. 密度分割设一幅灰度图像),(y x f ，若将图像灰度级用M 个切割平面切割，就会得到M 个不同灰度级的区 域M S S S ,,,21L 。
对这M 个区域中的像素人为分配给M 种不同颜色，这样就可以得到具有M 种颜色的伪彩色图像，如图1.14所示。
图 1.14 多灰度伪彩色分割示意图(彩色)2. 灰度级彩色变换该伪彩色处理技术可以将灰度图像变成具有多种颜色渐变的连续彩色图像。
设图像),(y x f 灰度级在L ~0之间变化，R I 、B I 、G I 为红、绿、篮3个变换器，当不同大小灰度级经过3个变换器时，一定可以有不同的彩色输出，从而合成不同的彩色图像。
其原理如图1.15所示。
图 1.15 伪彩色连续变换 图中可看出，若0),(=y x f ，则L y x I B =),(，0),(),(==y x I y x I G R ，从而显示蓝色。
同样，若2),(L y x f =，则L y x I G =),(，0),(),(==y x I y x I B R ，显示绿色。
遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法
遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法遥感影像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感影像数据进行处理、分析和应用的过程。
在遥感影像处理中，图像融合和分类是非常重要的步骤。
本文将介绍图像融合与分类的方法与算法。
一、图像融合图像融合是将多幅具有不同空间或光谱分辨率的遥感影像进行数据融合，形成一幅具有更高分辨率和更全面信息的新影像。
图像融合常用的方法有主成分分析法（PCA）、小波变换法（Wavelet）、伪彩色合成法（False Color）等。
其中，主成分分析法是最常用的一种方法。
主成分分析法基于数据的变异程度，将原始影像的多个波段特征通过线性组合来生成新的信息特征。
该方法通过对遥感图像进行PCA处理，得到的前几个主成分代表数据中包含的最重要信息。
然后，将这些主成分按照一定的权重进行加权平均，得到融合后的影像。
主成分分析法能够有效提取遥感图像中的有用信息，提高图像的分辨率和信息量。
小波变换法是一种时频分析方法，通过不同尺度和不同频率的小波基函数将遥感图像进行变换。
这种方法能够在多个尺度上提取图像的纹理和细节信息，进而实现图像融合。
小波变换法的优点是能够克服主成分分析法在处理一些细节信息时的不足，提高融合图像的视觉质量。
伪彩色合成法是将多幅遥感影像按照一定的比例进行合成，形成一幅彩色图像。
这种方法常用于可见光和红外图像的融合，通过颜色的变化来表示不同波段的信息。
伪彩色合成法可以直观地观察到不同波段之间的关系，方便后续的图像分析和解译。
二、图像分类图像分类是将遥感影像中的像元按照其不同的类别进行划分和分类的过程。
图像分类的方法有监督分类和非监督分类两种。
监督分类是基于训练样本进行分类的一种方法。
在监督分类中，先从遥感影像中选择一些样本点，手动标注其所属类别，然后通过计算这些样本点与其他像元之间的相似度，来判断其他像元所属的类别。
常用的监督分类算法有最大似然法、支持向量机（SVM）等。
这些算法能够在样本点的训练下，准确地对遥感影像进行分类。
基于深度学习的图像伪造检测技术研究
基于深度学习的图像伪造检测技术研究随着互联网时代的到来，图像在我们生活中的应用日益广泛，从新闻媒体到社交网络，从影视娱乐到广告宣传，都需要使用大量的图片作为表达与传播的媒介。
然而，这些图片也在不断地被修改和伪造。
有时候，图像伪造是出于善意的美化、修饰和补充；但更多情况下，则是出于恶意的谎报、欺骗和诈骗。
在这个背景下，图像伪造检测的技术显得越来越重要。
本文将重点介绍目前研究比较专业和成熟的基于深度学习的图像伪造检测技术。
一、图像伪造的常见方式图像伪造的方式繁多，大致可以归为以下几类:1、复制粘贴复合（Copy-Move）：这是最常见的一种图像伪造方式。
它指的是，将一张图像中的某一部分复制到另一部分，进行重新拼接和修补，以达到某种伪造目的。
2、图像合成（Image Splicing）：将不同来源的两张或多张图像，剪贴、融合、重组成一张新的图像，且尽可能让其看起来无缝和自然。
3、图像隐写（Steganography）：是将秘密消息嵌入到图像中，以达到隐秘通信的目的。
技术上，可以利用+LSB（Least Significant Bit）或+深度可逆嵌入（Deep Reversible Modulation）进行实现。
4、图像篡改（Image Tampering）：在图像中添加、删除、修改某些内容，以欺骗他人或产生特定效应。
二、传统图像伪造检测技术传统的图像伪造检测技术主要包括基于数字水印、基于相似性约束、基于图像特征和基于统计特征等四大类方法。
1、基于数字水印技术：通过在原始图像中嵌入数字水印信息，以验证图像是否有过篡改。
这种方法具有一定的可靠性和鲁棒性，但是也存在数据量大、嵌入量限制、检测速度慢等问题。
2、基于相似性约束方法：这是一种通过对两张图像进行相似度计算的方法，以检测出在其中一个图像中拷贝或复制粘贴另一个图像的部分，从而找到图像伪造的痕迹。
这种方法的局限性在于需要挑选出相似部分，否则检测效果大打折扣。
基于Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合
医学图像融合技术及运用
医学图像融合技术及使用1医学图像融合技术1.1图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。
从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合2。
1.2医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。
因为融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。
根据被融合图像成像方式不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。
同类方式融合(也称单模融合,mono2mo2dality)是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方式融合(也成多模融合,multi2mo2dality)是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。
按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。
单样本时间融合：跟踪某一病人在一段时间内对同一脏器所做的同种检查图像实行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病的特异性;单样本空间融合：将某个病人在同一时间内(临床上将一周左右的时间视为同时)对同一脏器所做几种检查的图像实行融合,有助于综合利用多种信息,对病情做出更确切的诊断;模板融合：是将病人的检查图像与电子图谱或模板图像实行融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。
另外,还能够将图像融合分为短期图像融合(如跟踪肿瘤的发展情况时在1~3个月内做的检查图像实行融合)与长期图像融合(如治疗效果评估时实行的治疗后2~3年的图像与治疗后当时的图像实行融合)。
综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应用中,临床医师还能够根据各种不同的诊断与治疗目的持续设计出更多的融合方式。
案例9 图像拼接和图像融合
与处理和特征提取后获得的景物信息如边缘，形状，纹理和区域等信息 进行综合与处理。
中间层次信息融合，即保留了足够数量的重要信息，有可对信息进行压 缩，有利于实时处理
◦ 决策级
根据一定的准则以及每个决策的可信度做出最优决策。 最高层次的信息融合，实时性好，并且具有一定的容错能力。 基于认知模型的方法，需要大型数据库和专家决策系统进行分析、推断、
识别。
2021/10/10
9
图像融合预处理
1. 图像增强
◦ 空间域增强
点运算：线性变换，非线性变换，直方图均衡化，归一化。 邻域运算：图像平滑，锐化
◦ 频域增强
塔式分解增强，Fourier变换增强，滤波
◦ 彩色增强
伪彩色增强，假彩色增强，彩色变换
◦ 图像代数运算
插值法，比值法，混合运算法，分辨率融合
2021/10/10
3
图像融合是以图像为研究对象的信息融合，它把对 同一目标或场景的用不同传感器获得的不同图像， 或用同种传感器以不同成像方式或在不同成像时间 获得的不同图像，融合为一幅图像，在一幅融合图 像中能反应多重原始图像的信息，已达到对目标和 场景的综合描述，使之更适合视觉感知或计算机处 理。
◦ 多光谱图像增强
主成分分析，K-T变换
2021/10/10
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2. 图像矫正和配准
◦ 基于灰度信息的图像配准
基于灰度的一些统计信息来度量图像的相似度。 优点简单易行，缺点计算量大，对噪声敏感。 三种方法
互相关法 序贯相似度检测匹配 交互信息法
◦ 基于变换域图像配准方法
图像间的平移，旋转，缩放在频域上有对应，对抗噪声有一 定的鲁棒性
2021/10/10
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数字图像处理考试参考
图像：对客观存在的物体的一种相似的生动模仿或描述，是物体一种不完全，不精确，但在某种意义上是适当的表示。
数字图像：是一种空间坐标和灰度均不连续变化的，用离散数字（一般用整数）表示的图像。
模拟图像：指空间坐标和亮度（或色彩）都是连续变化的图像；灰度图像：指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像，不包含彩色信息。
彩色图像：指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、G、B是由不同的灰度级来描述的。
黑白图像：指每个像素只能是黑或白，没有中间的国度，故又称二值图像。
灰度：表示图像像素明暗程度的数值。
灰度级：表明图像中不同灰度的最大数量。
对比度：反映一幅图像中灰度方差的大小，是最大灰度值与最小灰度值的比值。
清晰度：包括对比度、主题内容的大小、细微层次、颜色饱和度等综合因素。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
图像数值化：将图像分割成像素的小区域，每个像素的亮度或灰度用一个整数来表示。
图像增强：是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或尖锐化，以便于显示、观察或进一步地分析与处理。
图像复原：就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿着图像退化的逆过程恢复图像。
图像平滑：为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。
图像融合：是将多种遥感平台，多时遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术图像分割：是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
图像特征：图像原始特征或者属性。
图像识别：对图像中的不同对象进行分类、描述和解释。
图像配准：不同的光谱或不同的摄影时间所得的图像之间的位置的配准空域处理：是指对图像进行直接处理。
频域处理：是指在图像的某个变换域内，对图像变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。
灰度变换：将一个灰度区间映射到另一个灰度区间的变换。
对比度变换（点变换）：又称灰度比例尺变换。
是一种通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。
θ调制与伪彩色编码实验
θ调制与伪彩⾊编码实验实训报告题⽬：θ调制与伪彩⾊编码实验θ调制与伪彩⾊编码实验实验⽬的1.掌握⽤θ调制法进⾏空间假彩⾊编码的⽅法，并做出相应的实验结果，加深对阿贝⼆次成像理论和空间频率滤波的理解，为今后学习其他假彩⾊编码⽅法打下基础。
2.掌握θ调制法假彩⾊编码的原理．巩固和加深对光栅衍射基本理论的理解；3.巩固和加深对光栅衍射基本理论的理解；获得假彩⾊编码图像。
实验原理调法假彩⾊编码是阿贝⼆次衍射成像理论的⼀种巧妙的应⽤。
它是先⽤不同的光栅分别调制图像的不同部分，制成?调制⽚（或称光栅调制⽚），然后将其置于4f系统的输⼊⾯上，并⽤⽩光照明。
在频谱⾯上进⾏适当的空间滤波处理，便可在输出⾯上得到假彩⾊图像。
对于⼀幅图像的不同区域分别⽤取向不同(⽅位⾓θ不同)的光栅预先进⾏调制，经多次曝光和显影、定影等处理后制成透明胶⽚，并将其放⼈光学信息处理系统中的输⼊⾯，⽤⽩光照明，则在其频谱⾯上，不同⽅位的频谱均呈彩虹颜⾊。
如果在频谱⾯上开⼀些⼩孔，则在不同的⽅位⾓上，⼩孔可选取不同颜⾊的谱，最后在信息处理系统的输出⾯上便得到所需的彩⾊图像。
由于这种编码⽅法是利⽤不同⽅位的光栅对图像不同空间部位进⾏调制来实现的，故称为θ调制空间假彩⾊编码。
具体编码过程如下：物的样品如图1所⽰。
若要使其中草地、天安门和天空3个区域呈现3种不同的颜⾊，则可在同⼀胶⽚上曝光3次，每次只曝光其中⼀个区域(其他区域被挡住)，并在其上覆盖某取向的光栅，3次曝光分别取3个不同取向的光栅，如图中线条所⽰。
将这样获得的调制⽚经显影、定影处理后，置于光学信息处理的输⼊平⾯。
⽤⽩光平⾏光照明，并进⾏适当的空间滤波处理。
图1 被调制物⽰意图由于物被不同取向的光栅所调制，所以在频谱⾯上得到的将是取向不同的带状谱(均与其光栅栅线垂直)，物的3个不同区域的信息分布在3个不同的⽅向上，互不⼲扰，当⽤⽩光照明时，各级频谱呈现出的是⾊散的彩带，由中⼼向外按波长从短到长的顺序排列。
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2 伪装目标识别方法
结合上述两种基于 IHS 空间的图像技术 , 利用 可见光传感器和红外传感器的不同优势 , 笔者提出 了一种可用于识别伪装目标的新方法 。 首先需要获取同一场景的红外和可见光图像 , 并将其配准 。 由于红外热像反映的是场景的温度对比度 , 所 以隐藏的 、 伪装的目标信息在图中较为突出 ,因此对 其进行基于 I HS 空间的伪彩色编码 ,得到 I 、 H、 S三 个分量值 。 用 f ( x , y ) 表示红外图像 ,则有 : πf ( x , y) 2 H = 256
Abstract :A met hod to recognise t he disguised target is p ropo sed on t he basis of t he techniques of p seudo2color
coding and image f usio n. Pseudo2color coding is done to t he inf rared image to get t he intensity ,hue and sat ura2 tion. Then t he new intensity t hat is created by t he wavelet image f usion based on region energy replaces t he old intensity co mponent . At last ,t he IHS2R GB t ransform is do ne to get t he result image. It can be co ncluded t hrough t he emulatio nal experiment t hat not only t he disguised target can be recognized soo n ,but also t he po sition infor2 matio n of t he target can be known f rom t he result image.
( 1) ( 2框图
参见基于 I HS 空间的图像融合技术 ,用新的明 度值取代已有的 I 分量 。本文采用基于局域能量判 断的小波方法 [ 8 ] 融合红外热像和可见光图像 , 得到 新的明度值 I′ 。
I′= f ( x , y ) g ( x , y) ( 4)
图 2 IHS 与 R GB 的空间关系
1 基于 IHS 空间的伪彩色编码技术和
图像融合技术
1. 1 IHS 空间模型 I HS 模型是另一种表色模型 , 它是一个基于视
1. 2 基于 IHS 空间的伪彩色编码技术
觉原理的 、 常用的感知颜色的色彩模型 [ 5 ] 。 它定义了 三个互不相关 、 容易预测的颜色心理属性 :明度 I 、 色 调 H 和饱和度 S 。 I 是指彩色光的强度 , 对人眼的感 觉就是彩色光的亮度 ; H 为色调 , 它是用来区分不 同的彩色特征的 , 是以光波长为基础的 ; S 为饱和 度 , 它反映了彩色的浓淡 , 即表示彩色光中纯光谱波 长被白光冲淡的程度 。 I HS 空间模型的最大优点是 : 三分量 I 、 H、 S 可以近似地代表人的颜色感知特性 , 并且这三个分量具有相对独立性 , 可分别对它们进 行控制 。 图 1 表示了 I HS 空间 , 竖直轴上的各点代表 I 值 , 圆周上的各点代表 H 值 , 沿半径方向变化的各 点代表 S 值 。
2 ,1} ,{0 ,1 ,0} } 。用本文提出的方法 ,得到一组对
式 ( 4) 中 , g ( x , y) 表示可见光图像 ; 表示基于局域 能量判断的小波融合 。 进行基于局域能量判断的小波融合方法时采用 一个 3 × 3 的特征提取算子 p[ m′ ] [ n′ ] ( m′ , n′∈ Z) 来加权计算中心像素 ( m , n) 及其近邻的能量 E ( m ,
R GB 转 换 , 将 结 果 图 像 在 R GB 空 间 进 行 显 示 。 I HS2R GB 转换矩阵如下 :
R G = B
1 1 1
- 1/ - 1/
2 2
1/
- 1/
2
I
2 ・ V1
V2
( 8)
2
0
式 ( 8) 中 , V 1 = S ・ co s H , V 2 = S ・sin H 。 本文方法框图如图 5 所示 。
基于 IHS 空间的图像伪彩色技术是近些年兴 起的一种实用的灰度图像伪彩色化技术 。其原理 为 : 将灰度图像的灰度值通过不同的调制方法 ,分别 得到所需的 I 、 H 和 S 值 , 通过 I HS 空间到 R GB 空 间的矩阵转换 , 得到伪彩色化图像的 R GB 值 , 可送 入彩色 CR T 显示 。其原理框图如图 3 所示 。
S = kf ( x , y) k ( 255 - f ( x , y ) ) I = f ( x , y) f ( x , y ) ≤127 f ( x , y ) > 127
式中 , j 表示 2 j 尺度 , D j 表示位置为 ( m , n) 的小波变 换系数 。 再将所得的 I′ 、 H 和 S 这三个分量 , 通过 I HS2
法主要有 : 加权平均和主成分分析图像融合方法 、 假 彩色图像融合方法 、 基于马尔可夫随机场的图像融 合方法 、 基于调制的图像融合方法 、 基于统计的图像 融合方法 、 基于神经网络的图像融合方法以及基于 多分辨分解的图像融合方法 。其中 , 尤以多分辨分 解方法为研究的热点 。 由于人眼对颜色的分辨率远高于对灰度的分辨 率 ,因此将人眼不能分辨的灰度转化为能分辨的颜 色 ,则可以提高人眼对图像的分辨能力 。伪彩色编 码技术正是因此而兴起的一种图像增强技术 。目 前 ,该技术主要应用于医学领域 。 本文针对可见光和红外两类图像传感器 , 结合 伪彩色编码和图像融合这两种图像技术 , 提出一种 可用于识别伪装目标的方法 。
图 1 IHS 空间示意图
王 加等 : 基于伪彩色编码和图像融合的伪装目标识别方法
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λ时 , 则进行加权运算来融合各原始图像的特征 , 权 值 W 用式 ( 7) 确定 ,否则 ,就直接选择局域能量较大 的区域的中心像素 。
Ej ( m , n) = ][ n′ ](D ∑p[ m′
j
( m′ ))2 , n + m′ ( 5)
图3 基于 IHS 空间的伪彩色编码原理框图
1. 3 基于 IHS 空间的图像融合技术
基于 IHS 空间的图像融合技术多用于遥感领 域中全色图与多光谱图的融合 。多光谱图像的光谱 分辨率较高 ,但空间分辨率比较低 ,即空间的细节表 现能力比较差 ; 全色光学图像具有高空间分辨率 ,但 光谱分辨率较低 。因此 , 采用通用的 I HS 变换对二 者进行融合时 , 直接用全色图像的亮度值替换多光 谱图像的亮度分量 , 从而增强多光谱图像的空间细 节表现能力 ,使融合图像具有较高的空间细节表现 能力且同时保留多光谱图像的光谱特性[ 7 ] , 其原理 框图如图 4 所示 。
WAN G J ia ,J IAN G Xiao2yu ,DU Deng2cho ng ,J I Bo2go ng
( Depart ment of Cont rol Engineering , The Academy of Armored Fo rces Engineering ,Beijing 100072 ,China)
摘 要 : 结合基于 IHS 空间的伪彩色编码技术和图像融合技术 , 提出一种可用于快速识别伪装目标的方法 。
对某一场景的红外热像进行基于 IHS 空间的伪彩色编码 ,分别得到明度 、 色调和饱和度分量 ; 再将同一场景的 可见光图像与红外图像作基于区域能量的小波图像融合 ,得到新的明度值 ; 通过 IHS2R GB 转换 ,得到一幅结果 图像 。通过仿真实验可知 : 通过结果图像 ,不仅可以快速识别伪装的目标 ,而且可判断出目标的位置 。
作者简介 : 王加 (1978 - ) ,女 ,江苏扬州人 ,博士研究生 ,讲师 ,研究方向 : 图像处理和信息融合 。
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探测与控制学报 图 2 为 IHS 空间与 R GB 空间的几何关系图 。可以 看出 , I 的方向为 R GB 颜色立方体的对角线方向 , H 和 S 为在垂直于 I 的平面上的一对极坐标 。 H的 方向角初值可选择成任意方向 , 而 S 是离中心向外 的距离值 [ 6 ] 。I HS 空间与 R GB 空间的转换关系可 参见文献 [ 7 ] 。
3 仿真实验
应用本文所述方法 , 我们对两组已配准的红外 热像和可见光图像进行基于 VC + + 6. 0 编程环境 的软件仿真实验 。在实验中 , 进行 S 通道调制选取 k = 1 . 5 ; 进行基于局域能量判断的小波融合方法时 采用的特征提取算子为 P [ 3 ] [ 3 ] = {{0 ,1 ,0} ,{1 ,
第 30 卷 第 2 期
2008 年 4 月
探测与控制学报
Journal of Detection & Control
Vol1 30 No1 2 Ap r1 2008
基于伪彩色编码和图像融合的伪装目标识别方法
王 加 , 蒋晓瑜 , 杜登崇 , 纪伯公
( 装甲兵工程学院控制系 ,北京 100072 )
识别率 [ 2～3 ] 。 多源图像融合技术作为多传感器融合技术的一 个分支 ,也正在各个领域 ( 如遥感 、 医学 、 监控等领 域) 开展广泛的应用研究 。在军事应用中 ,图像融合 技术可以从以下几个方面提高武器系统的性能 : ( 1 ) 提高系统的全天候工作能力 ; ( 2) 提高系统远距离探 测、 识别目标的能力 ; ( 3 ) 提高目标探测 、 分辨 、 识别 [4 ] 概率 ; ( 4) 提高整个系统的可靠性 。 近 20 多年来 ,国内外学者对图像融合技术进行 了大量研究 。国外 ,以美国为代表的技术发达国家 , 图像融合技术遥遥领先 , 具有代表性的机构是美国 M I T 林肯实验室和荷兰的人力因素所 。国内 , 图像 融合技术主要处于算法理论研究阶段 , 有关实用图 像融合系统的研制正在开发中 。目前 , 图像融合方