(44-2) 16 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Применение вейвлет-преобразования для слияния многоспектральных изображений
И.В. Борисова 1

1 Новосибирский государственный технический университет,
630073, Россия, г. Новосибирск, пр. Маркса, 20

 PDF, 1625 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-592

Страницы: 259-265.

Аннотация:
Рассматривается метод слияния изображений одной и той же сцены, полученных в разных спектральных диапазонах, с формированием интегрированного монохромного изображения. Метод слияния основан на вейвлет-преобразовании исходных изображений. Предлагается стратегия объединения высокочастотных коэффициентов путём сравнения отношений их значений для всех исходных изображений. Процедура слияния не требует введения каких-либо пороговых значений и может выполняться для любого количества входных изображений. Предложенный алгоритм может быть использован в многоканальных оптико-электронных системах автоматической обработки изображений.

Ключевые слова:
обработка изображений, слияние изображений, многоспектральные изображения, вейвлет-преобразование, многоканальные оптико-электронные системы.

Цитирование:
Борисова, И.В. Применение вейвлет-преобразования для слияния многоспектральных изображений / И.В. Борисова // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 2. – С. 259-265. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-592.

Литература:

  1. Червяков, А. Оптико-электронная станция сопровождения целей для зенитных ракетно-артиллерийских комплексов / А. Червяков, Ю. Зеленюк, Л. Костяшкин // Военный парад. – 2005. – № 3. – С. 88-90.
  2. Кадерова, Г.Н. Оптико-электронная активно-пассивная система формирования яркостно-дальностных изображений фоноцелевой обстановки РФ-ЛЛК / Г.Н. Кадерова, В.Г. Каплан, В.В. Липатов, И.А. Непогодин, В.А. Семин, В.А. Степанов, В.С. Яцык // Оптический журнал. – 2007. – Т. 74, № 1. – С. 28-32.
  3. Хачумов, В.М. Перспективы построения высокопроизводительной системы обработки данных дистанционного зондирования Земли / В.М. Хачумов, В.П. Фраленко, C.G. Xiang, Z.G. Liang // Программные системы: теория и приложения. – 2015. – Т. 6, № 1. – С. 121-133. – DOI: 10.25209/2079-3316-2015-6-1-121-133.
  4. Грязнов, А.Ю. Методика получения псевдоцветных рентгеновских изображений в двухэнергетичной рентгенографии / А.Ю. Грязнов, К.К. Жамова, В.Б. Бессо­нов, А.О. Лившиц, Е.С. Кунашик // Биотехносфера. – 2014. – № 3(33). – С. 17-20.
  5. Борисова, И.В. Модуль комплексирования каналов / И.В. Борисова, В.Н. Горенок, А.Н. Опарин, П.Г. Попов // Прикладная физика. – 2002. – № 6. – С. 89-93.
  6. Фролов, В.Н. Методы информационного совмещения изображений в многоканальных оптико-электронных системах / В.Н. Фролов, В.А. Тупиков, В.А. Павлова, В.А. Александров // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2016. – Вып. 11, Ч. 3. – С. 95-104.
  7. Xin, G. Multi-focus image fusion based on the nonsubsampled contourlet transform and dual-layer PCNN model / G. Xin, B. Zou, J. Li, Y. Liang // Information Technology Journal. – 2011. – Vol. 10, № 6. – P. 1138-1149.
  8. Тетерин, В.В. Метод комплексирования информации от многоканальной системы с использованием вейвлет-спектров / В.В. Тетерин, В.А. Павлова, В.А. Алексан­дров // Оптический журнал. – 2006. – Т. 73, № 10. – С. 47-51.
  9. Xue, X. A parallel fusion algorithm of multi-spectral image and panchromatic image based on wavelet transform / X. Xue, F. Xiang, H. Wang, J. Peng // Науковий вісник НГУ. – 2016. – № 3 – С. 122-128.
  10. Li, H. Multisensor image fusion using the wavelet transform / H. Li, B.S. Manjunath, S.K. Mitra // Graphical Models and Image Processing. – 1995 – Vol. 57, Issue 3. – P. 235-245.
  11. Li, M. Multifocus image fusion based on morphological haar wavelet transform / M. Li // Computer Engineering. – 2012. – Vol. 38, Issue 23. – P. 211-214. – DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.23.052.
  12. Бехтин, Ю.С. Комплексирование зашумленных мультиспектральных изображений с использованием пространственно-ориентированных деревьев вейвлет-преобразования / Ю.С. Бехтин // Цифровая обработка сигналов. – 2012. – № 1. – С. 27-31.
  13. Бехтин, Ю.С. Примеры применения теории вейвлет-кодирования зашумленных изображений на практике / Ю.С. Бехтин // Вестник РГРТУ. – 2017. – № 60. – С. 45-52. – DOI: 10.21667/1995-4565-2017-60-2-45-52
  14. Xia, H. An improved adaptive fusion image windows based technology // International Journal of Information and Education Technology. – 2013. – Vol. 3, Issue 2. – P. 249-253. – DOI: 10.7763/IJIET.2013.V3.274.
  15. Пат. 2451388 Российская Федерация G 06 T 5/00. Способ комплексирования цифровых полутоновых телевизионных и тепловизионных изображений / Богданов А.П., Костяшкин Л.Н., Морозов А.В., Павлов О.В., Романов Ю.Н., Рязанов А.В.; заявитель и правообладатель Открытое акционерное общество "Государственный Рязанский приборный завод" (ОАО "ГРПЗ"); № 2010152858/08, заявл. 23.12.2010, опубл. 20.05.2012, Бюл. № 14. – 11 с.: ил.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20