- 高明明;李沅洲;马雷;南敬昌;周芊邑;
真实遥感图像中，目标呈现任意方向分布的特点，原始YOLOv5网络存在难以准确表达目标的位置和范围、以及检测速度一般的问题。针对上述问题，提出一种遥感影像旋转目标检测模型YOLOv5-Left-Rotation，首先利用Transformer自注意力机制，让模型更加注意感兴趣的目标，并且在图像预处理过程中采用Mosaic数据增强，对后处理过程使用改进后的非极大值抑制算法Non-Maximum Suppression。其次，引入角度损失函数，增加网络的输出维度，得到旋转矩形的预测框。最后，在网络模型的浅层阶段，增加滑动窗口分支，来提高大尺寸遥感稀疏目标的检测效率。实验数据集为自制飞机数据集CASIA-plane78和公开的舰船数据集HRSC2016，结果表明，改进旋转目标检测算法相比于原始YOLOv5网络的平均精度提升了3.175%，在吉林一号某星推扫出的大尺寸多光谱影像中推理速度提升了13.6%，能够尽可能地减少冗余背景信息，更加准确检测出光学遥感图像中排列密集、分布无规律的感兴趣目标的区域。
2024年01期 v.46;No.373 43-51页 [查看摘要][在线阅读][下载 1582K] [下载次数：466 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：8 ] |[阅读次数：1 ] - 马群;赵美蓉;郑叶龙;孙琳;倪锋;
红外图像普遍存在对比度低、细节不清晰、边缘特征不突出等问题。针对这些问题，本文提出了一种自适应条件直方图均衡的红外图像细节增强算法。采用引导滤波将红外图像分解为背景层和细节层；然后采用自适应阈值邻域条件直方图结合对比度受限直方图均衡方式，对背景层图像进行灰度压缩和对比度增强；接着利用引导滤波的中间计算结果构造滤噪掩模，在对细节层进行增强的同时有效滤除背景噪声；最后将背景层和细节层处理结果进行线性融合得到细节增强后红外图像。主观评价和客观数据计算表明，本文提出的红外图像细节增强算法无须手动调节参数即可实现对各类场景的自适应，可以在抑制噪声的前提下，有效增强图像细节，并提升图像整体对比度水平。对算法进行了嵌入式移植，显示效果和资源占用表明算法具有很强的工程化应用水平。
2024年01期 v.46;No.373 52-60页 [查看摘要][在线阅读][下载 1039K] [下载次数：1263 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：43 ] |[阅读次数：1 ] - 种法亭;董张玉;杨学志;曾庆旺;
图像融合的根本任务是提取图像特征，由于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像和多光谱（Multi Spectral,MS）图像存在通道差异，针对现有算法难以充分提取和利用SAR图像的高频细节信息和多光谱图像的低频光谱信息，融合图像存在细节丢失和光谱失真问题。本文提出了一种基于双通道多尺度特征提取和混合注意力的图像融合算法。首先采用双通道网络提取SAR和多光谱图像的多尺度高频细节特征和低频光谱特征，并连续使用不同空洞率的扩张卷积扩大感受野。然后将提取的特征映射到混合注意力模块中进行特征增强，再将这些增强特征与上采样的多光谱图像叠加。同时构建了基于光谱角度距离的损失函数，可以进一步缓解细节丢失和光谱失真。最后通过解码网络重建图像，得到高分辨率的融合图像。实验结果表明，本文算法达到了领先水平，并且融合图像在细节和光谱上保持了较好的平衡。
2024年01期 v.46;No.373 61-73页 [查看摘要][在线阅读][下载 1673K] [下载次数：374 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 张亚邦;李佳悦;王满利;
针对煤矿井下采集到的图像对比度低、光照不均和细节信息弱等问题，提出一种基于色相-饱和度-明度（Hue-Saturation-Value,HSV）颜色空间的煤矿井下低光照图像增强方法。该方法基于图像的HSV空间，通过对低光照图像的亮度通道V通道的主要结构和边缘细节分别进行对比度增强，这样可以更好地抑制图像细节丢失，同时可以较好地再现原图中的轮廓和纹理细节。首先，将输入的煤矿井下低光照图像转换到HSV空间，利用相对全变分滤波（RTV）与改进的边窗滤波（SWF），分别对提取的V通道图像进行主要结构提取和轮廓边缘保留，对其非线性灰度拉伸后利用主成分分析融合技术（PCA）重构V通道图像，即融合V通道图像的主要结构和精细结构，最后合成图像，完成图像增强。通过实验验证，提出的基于HSV空间的煤矿井下低光照图像增强方法，在色彩和边缘模糊处理等方面表现良好，在煤矿井下工作面等环境中，对图像进行定量和定性实验，结果表明，与6种方法相比，增强图像的对比度、自然度和图像细节方面表现更好。
2024年01期 v.46;No.373 74-83页 [查看摘要][在线阅读][下载 1612K] [下载次数：430 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：15 ] |[阅读次数：1 ] - 牛振华;邢延超;林英超;王晨轩;
针对传统的红外与可见光图像融合出现的清晰度和对比度偏低，目标不够突出的问题，本文提出了一种基于Non-subsampled Contourlet(NSCT)变换结合显著图与区域能量的融合方法。首先，使用改进的频率调谐（Frequency-tuned, FT）方法求出红外图像显著图并归一化得到显著图权重，单尺度Retinex(Single-scale Retinex, SSR)处理可见光图像。其次，使用NSCT分解红外与可见光图像，并基于归一化显著图与区域能量设计新的融和权重来指导低频系数融合，解决了区域能量自适应加权容易引入噪声的问题；采用改进的“加权拉普拉斯能量和”指导高频系数融合。最后，通过逆NSCT变换求出融合图像。本文方法与7种经典方法在6组图像中进行对比实验，在信息熵、互信息、平均梯度和标准差指标中最优，在空间频率中第一组图像为次优，其余图像均为最优结果。融合图像信息量丰富、清晰度高、对比度高并且亮度适中易于人眼观察，验证了本文方法的有效性。
2024年01期 v.46;No.373 84-93页 [查看摘要][在线阅读][下载 981K] [下载次数：288 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：12 ] |[阅读次数：2 ]