基于色调一致性改进的图像融合最速下降法

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中图分类号：Ｐ５Ｔ７１文献标识码：Ａ文章编号：０９６１２１）３０３－１０－Ｘ（０００－０３０７５
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第３７卷第３期
２１年３月００来自应用科
技
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ＡｐｐｉｄＳｃｅｃａｄＴｅｈｎｌｇｌｅｉｎｅｎｃｏｏｙ
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法对ＩＯＯＫＮＳ卫星的高空间分辨率全色图像ＰＮ（ａｃｒｍｔａｅ）Ａｐｎｈｏａｃｉｇｓ和低空间分辨率多光谱图像ＭＳｍｌ．ｉｍ（ｕｉｔ
ｓｅｔｌｍｇｓ进行融合的技术．ｐｃａｉａｅ）ｒ提出以ＭＳ图像（波段：ＧＢ）Ｒ，，中每个像素点的Ｒ、Ｂ三色分量值所占比例大Ｇ、
小为基础设立矩阵参数，代替原算法能量方程中Ｒ、Ｇ和曰波段图像前的常值参数，使融合图像与ＭＳ图像的色调保持完全一致，同时适度取小ＮＲ波段图像前的参数值，Ｉ提高了融合图像的清晰度．在进行的５种算法融合对比仿真实验中，通过主客观两方面对融合图像质量进行了评价，证明了改进后算法的有效性和优越性．关键词：最速下降法；色调；ＫＮＳ图像；ＩＯＯ全色图像；多光谱图像；融合
基于色调一致性改进的图像融合最速下降法
王霖郁，李坤波，黄丽莲
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，龙江哈尔滨１００）哈黑５０１
摘
要：为了获取ＩＯＯＫＮＳ高分辨率多光谱图像，更有效地对ＩＯＯＫＮＳ卫星图像进行利用，析了使用最速下降分

基于Hooke-Jeeves方法和最速下降法的组合最优化方法研究

Step2.
2 组合最优化方法将最速下降法和Hooke-Jeeves方法进行组合，即先利用最
速下降法得到一个较接近目标值的解，然后将这个解作为初始解代入Hooke-Jeeves方法中。在本文提出的组合最优化方法中，一个关键问题就是利用最速下降法得到的解，怎样才算是接近目标值的解，应该有一个标准去衡量。本文通过大量实验知道对于不同的优化问题，这个标准是不一样的，即设置最速下降法停止迭代的误差是不同的。
两种类型的搜索：坐标搜索和模式搜索。这两种搜索交替地进
行，直到满足终止条件。
Hooke-Jeeves方法的算法基本流程如下：
Step1 初始化： ε (e1, e2 ,L , en ) 为个坐标方向，令 y = x0 ， k = 0 .
Step2 n 次坐标搜索： z0 = y ， z0 沿着 e1 进行搜索得到 z1 ， z1 沿着 e2 进行搜索得到 z2 ，按照此方式搜索得到 zn ，令 xk +1 = zn .
3 实例验证
为了验证本文提出的组合最优化方法的优越性，通过下列
优化问题进行数值实验：
min s.t.
f (x) = x∈ R2
(x2 − x12 )2 + (1− x1)2 .
设置初始解x0=[7;7]，表1表示设置不同的误差值时，最速
下降法、Hooke-Jeeves方法、组合最优化方法的迭代次数。针
组合最优化方法
20 21 21 22 22
从表1我们可以看出，最速下降法的迭代次数随着误差值
的减小增加得很快，这也印证了最速下降法有越接近目标值时
下降得越慢的缺点，Hooke-Jeeves方法和本文提出的组合最优
化方法的迭代次数则比较稳定，但组合最优化方法的迭代次数

图像处理中的图像融合算法改进方法

图像处理中的图像融合算法改进方法图像融合是一种将多幅图像合成为一幅图像的处理技术，被广泛应用于计算机视觉、遥感、医学影像等领域。

在图像融合中，目标是将多幅图像的有用信息融合到一幅图像中，以提高图像质量和提供更多的可视化信息。

然而，现有的图像融合算法在某些场景中仍然存在一些问题，如边缘模糊和细节损失。

因此，本文将介绍几种图像融合算法的改进方法，以解决这些问题。

首先，基于小波变换的图像融合算法是目前应用最广泛的方法之一。

该算法基于小波变换原理，将图像分解为低频和高频部分，然后通过融合规则将高频部分的细节信息添加到低频部分中。

然而，在某些情况下，由于低频和高频部分之间的互相影响不足，造成融合结果的边缘模糊和细节损失。

为了改进这一问题，可以采用自适应权重的方法来提高低频和高频部分间的互相影响。

通过根据图像的局部特征计算权重，将更多的细节信息融合到低频部分中，从而改善图像的边缘和细节。

其次，基于多尺度变换的图像融合算法是另一种常用的方法。

该算法将图像分解为多个尺度的组分，并采用不同的融合规则对每个尺度的组分进行融合。

然而，由于不同尺度的组分具有不同的重要性和局部特征，传统的融合规则无法充分考虑到这些差异。

为了改进这一问题，可以采用基于加权平均的融合规则来提高图像融合的效果。

通过根据不同尺度组分的重要性和局部特征，对每个尺度的组分进行加权平均，从而获得更好的融合结果。

此外，基于深度学习的图像融合算法近年来得到了广泛关注，并取得了很大的成功。

深度学习模型可以通过学习大量的图像数据来提取图像的特征，并根据特征之间的关系进行图像融合。

然而，由于深度学习模型的复杂性和计算资源的要求，该方法在实际应用中可能存在一些限制。

为了解决这个问题，可以采用预训练模型和迁移学习的方法来加速深度学习模型的训练和应用。

通过利用预训练模型在大规模数据集上训练的特征提取能力，可以在较小的数据集上进行图像融合任务的训练，从而减少计算资源的消耗。

一种使用 HSI 颜色空间改进的图像修复算法

一种使用 HSI 颜色空间改进的图像修复算法徐庆嵩;尹立新;张伟伟【摘要】针对 Criminisi 图像修复算法的修复次序没有充分利用图像结构特征等特点，提出一种使用 HSI 颜色空间改进的基于样例的图像修复算法。

通过在计算优先权值函数时将图像映射到HSI 色彩空间，引入色调梯度和饱和度梯度等概念，并在信息量参数中引入梯度的均值和方差等统计量，充分提取图像的结构特征，使得修复次序趋于合理。

另外，通过利用图像的邻域相似特性，减少了修复过程的运算量。

对比实验结果表明，该算法对各类图像的修复质量都有较好的改善。

%Aiming at the problem of Criminisi’s image inpainting algorithm that the inpainting order does not take full advantage of the structure properties,we propose an exemplar-based image inpainting algorithm which uses HSI colour space to modify.By mapping the image onto HSI colour space when calculating the priority weighting function,the algorithm introduces the concepts of hue gradient and saturability gradient,as well as introduces to information quantity parameter the statistics of mean and variance of gradient,thus fully extracts the structure properties of image and makes the inpainting order tend to be rationalised.Besides,by utilising the neighbourhood similarity of image,the algorithm reduces the calculation amount of the inpainting process.Results of contrast experiment show that this modified algorithm achieves better improvement in inpainting qualities on various kinds of images.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】5页(P216-219,248)【关键词】图像修复;样例;纹理合成;HSI 色彩空间;优先权值;梯度【作者】徐庆嵩;尹立新;张伟伟【作者单位】山东大学信息科学与工程学院山东济南 250100;山东大学信息科学与工程学院山东济南 250100;山东大学信息科学与工程学院山东济南 250100【正文语种】中文【中图分类】TP301图像修复的定义是一种填充图像中缺失信息并尽量不引起视觉不合理特性的方法[1]。

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

避免了图像泛灰和光晕现象并去除了噪声；文献［６］提出一种通过Ｒｅｔｉｎｅｘ模型进行结构显示微光图像增强算法，该算法提供了一种基于增强拉格朗日乘数的无对数变换的交替方向最小化方法，其在弱光图像增强中的有效性和鲁棒性都表现较好，但是存在色彩失真现象；文献［７］提出基于Ｒｅｔｉｎｅｘ的区域协方差滤波器的图像增强框架，该算法在消除噪声和增强细节方面具有很好的效果，但是存在色彩饱和度低等问题。
设计与应用
计算机测量与控制．２０２１．２９（４）犆狅犿狆狌狋犲狉犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋牔犆狅狀狋狉狅犾
· １５９ ·
文章编号：１６７１４５９８（２０２１）０４０１５９０６ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０２１．０４．０３２中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｊｉｎｇｚｈｏｎｇ０３０６００，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｃｏｌｏｒｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｎｄｐｏｏｒｅｄｇｅｒｅｔｅｎｔｉｏｎｉｎｌｏｗ－ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙＲｅｔｉｎｅｘａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＲｅｔｉｎｅｘｌｏｗ－ｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｆｕｓｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｉｒｓｔｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｅｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｃｏｍｐｏｎｅｎｔＹｉｎｔｈｅＹＩＱｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ，ａｎｄｅｎｈａｎｃｅｓｉｔｗｉｔｈｔｈｅＭＳＲａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｔｈｅｎｕｓｅｔｈｅＧａｕｓｓ－ＬａｐｌａｃｅｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｐｅｒｆｏｒｍｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎｔｈｅＲＧＢｔｈｒｅｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅ，ａｎｄｔｈｅｎｓｕｐｅｒｉｍｐｏｓｅｔｈｅｍａｎｄｃｏｎｖｅｒｔｔｈｅｍｉｎｔｏｇｒａｙｓｃａｌｅｉｍａｇｅｓ；ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓｕｓｅｄｔｏｆｕｓｅｔｈｅｔｗｏｉｍａｇｅｓｔｏｏｂｔａｉｎａｎｅｗｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｃｏｍｐｏｎｅｎｔ，ｗｈｉｃｈｉｓｆｕｓｅｄｗｉｔｈｔｈｅＩａｎｄＱｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎｄｔｈｅｎｃｏｎｖｅｒｔｅｄｂａｃｋｔｏｔｈｅＲＧＢｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ，ｓｏａｓｔｏｏｂｔａｉｎａｎｉｍａｇｅｗｉｔｈｈｉｇｈｃｏｌｏｒｆｉｄｅｌｉｔｙａｎｄｃｌｅａｒｄｅｔａｉｌｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔａｉｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ，ａｖｏｉｄｓｃｏｌｏｒｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ，ａｎｄｈａｓａｇｏｏｄｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔ．犓犲狔狑狅狉犱狊：Ｒｅｔｉｎｅｘ；ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ；Ｇａｕｓｓ－Ｌａｐｌａｃｅ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ

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基于Hooke-Jeeves方法和最速下降法的组合最优化方法研究

图像处理中的图像融合算法改进方法

一种使用 HSI 颜色空间改进的图像修复算法

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

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