公开(公告)号：CN102306381B

公开(公告)日：2013-02-27

申请号：CN201110148499.7

申请日：2011-06-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 苗启广 ,  陈为胜 ,  杨眉 ,  许鹏飞 ,  李伟生 ,  石程 ,  宋建锋

IPC: G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种结合小波与Beamlet变换的图像融合方法，克服了现有技术基于小波变换的图像融合方法在图像边缘和细节位置模糊的不足，实现的步骤为：(1)输入源图像；(2)小波分解；(3)低频子带系数融合；(4)提取图像边缘；(5)计算边缘密度及差值；(6)高频系数融合；(7)一致性校验；(8)图像重构；(9)输出融合图像。本发明利用Beamlet变换有效的提取图像的边缘信息，并将其参与到图像的融合中，减少了噪声对于融合结果的干扰，最终得到边缘细节特征更为明显的融合图像。

公开(公告)号：CN102324045B

公开(公告)日：2013-06-12

申请号：CN201110257384.1

申请日：2011-09-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 苗启广 ,  刘娟 ,  陈为胜 ,  许鹏飞 ,  王一丁 ,  史俊杰 ,  李伟生 ,  王煦

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了基于Radon变换和极谐波变换的不变矩目标识别方法。其步骤为：(1)输入待识别图像；(2)图像预处理；(3)Radon变换；(4)仿射变换；(5)构造不变矩；(6)提取不变特征；(7)特征模型；(8)图像目标识别；(9)输出图像目标识别结果。本发明成功构造出Radon复指数不变矩、Radon正余弦不变矩和极地复指数实虚不变矩三个新的不变矩，通过提取不变矩的实部和虚部作为不变特征，能够有效地解决噪声干扰的问题，更好的体现图像的真实性，提高图像目标识别的准确率。本发明具有较好的适用性和稳定性，提高了不变矩的整体性能以及图像目标识别的适用性和稳定性。

公开(公告)号：CN102306381A

公开(公告)日：2012-01-04

申请号：CN201110148499.7

申请日：2011-06-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 苗启广 ,  陈为胜 ,  杨眉 ,  许鹏飞 ,  李伟生 ,  石程 ,  宋建锋

IPC: G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种结合小波与Beamlet变换的图像融合方法，克服了现有技术基于小波变换的图像融合方法在图像边缘和细节位置模糊的不足，实现的步骤为：(1)输入源图像；(2)小波分解；(3)低频子带系数融合；(4)提取图像边缘；(5)计算边缘密度及差值；(6)高频系数融合；(7)一致性校验；(8)图像重构；(9)输出融合图像。本发明利用Beamlet变换有效的提取图像的边缘信息，并将其参与到图像的融合中，减少了噪声对于融合结果的干扰，最终得到边缘细节特征更为明显的融合图像。

公开(公告)号：CN102324045A

公开(公告)日：2012-01-18

申请号：CN201110257384.1

申请日：2011-09-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 苗启广 ,  刘娟 ,  陈为胜 ,  许鹏飞 ,  王一丁 ,  史俊杰 ,  李伟生 ,  王煦

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明公开了基于Radon变换和极谐波变换的不变矩目标识别方法。其步骤为：(1)输入待识别图像；(2)图像预处理；(3)Radon变换；(4)仿射变换；(5)构造不变矩；(6)提取不变特征；(7)特征模型；(8)图像目标识别；(9)输出图像目标识别结果。本发明成功构造出Radon复指数不变矩、Radon正余弦不变矩和极地复指数实虚不变矩三个新的不变矩，通过提取不变矩的实部和虚部作为不变特征，能够有效地解决噪声干扰的问题，更好的体现图像的真实性，提高图像目标识别的准确率。本发明具有较好的适用性和稳定性，提高了不变矩的整体性能以及图像目标识别的适用性和稳定性。