Image fusion, based on data from sources of a various spectral range
Abstract
The complex approach of earth surface and airspace data processing with use of images from sources of a various spectral range is considered in the article. Methods and algorithms of image fusion according to several video information sources are presented. The analysis of existing image fusion devices are carried out, and the function chart of experimental module realizing known fusion video sequences algorithms is presented.
About the Authors
D. S. Sharak
Military Academy of the Republic of Belarus
Belarus
Belarus
E. I. Mikhnionok
Military Academy of the Republic of Belarus
Belarus
Belarus
A. S. Shein
Military Academy of the Republic of Belarus
Belarus
Belarus
A. V. Khizhniak
Military Academy of the Republic of Belarus
Belarus
Belarus
References
1. Методика оценки эффективности объединения информации о воздушных объектах по данным нескольких источников / А.А. Белоус [и др.] // Докл. БГУИР. 2015. № 7 (93). С. 31-38.
2. Захарова Л.Н., Захарова А.И. Совместный анализ данных оптических и радиолокационных сенсоров: возможности, ограничения и перспективы // Радиотехника и электроника. 2011. Том 56, № 1. С. 5-19.
3. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: курс лекций и практических занятий / Ю.В. Визильтер [и др.]. М.: Физматикнига, 2010. 672 с.
4. Разработка алгоритмов цифровой обработки изображений на вычислительных средствах программируемой логики (шифр «Обработка»): отчет о НИР (закл.) (№ ГР 20160881) / ИП «ЦиклонБел». Минск, 2016. 182 с.
5. Real time implementation of image alignment and fusion / D. Dwyer [et al.] // SPIE Proc. 2004. Vol. 5612. P. 85-93.
6. Trudeau Г., Dobbie В., Lynam JR. Advances in image intensified video camera systems // SPIE Proc. 2004. Vol. 5563. P. 216-226.
7. Soel M.A., Rudman S., Ryan R. MULTIVIEW: a novel multispectral IR camera // SPIE Proc. 1997. Vol. 3063. P. 239-256.
8. Zhang Z, Blum R.C. A categorization of multiscaie-decomposition-based image fusion schemes with a performance study for a digital camera application // IEEE Proc. 1999. Vol. 87. P. 1315-1326
9. Sharma R.K., Pavel M., Been Т.К. Multi-stream video fusion local principal components analysis // SPIE Proc. 1998. Vol. 3436. P. 717-725.
10. Two-color HgCdTe infrared staring focal plane arrays / Smith E.P. [et. al.] // SPIE Proc. 2003. Vol. 5209. P. 1-13.
11. Wang H., Peng J., Wu W. Fusion algorithm for multisensor images based on discrete multiwavelet transform // IEEE Proc. on Vision, Image, and Signal Processing. 2002. Vol. 149. № 5. P. 283-289.
12. Real-time fusion of low-light CCD and unccoled IR imagery for color night vision / B. Aguifar [et al.] // SPffi Proc. 1998. Vol. 3364. P. 124-135.
13. Image fusion for tactical applications / R. McDaniel [et al.] // SPIE Proc. 1998. Vol. 3436. P. 685-695.
14. Third generation FPA development status at Raytheon Vision Systems / W.A. Radford [et al.] // SPIE Proc. 2005. Vol. 5783. P. 331-339.
15. Design and testing of a dual-band enhanced vision system / S.P. Way [et al.] // SPIE Proc. 2003.Vol. 5074. P. 612-619.
16. Разработка алгоритмов и программного обеспечения цифровой обработки изображений и автоматического сопровождения оптически наблюдаемых объектов (шифр «Корреляция»): отчет о НИР (закл.) / ОАО «Конструкторское бюро «Дисплей»». Минск, 2016. 145 с.
17. Снижение вероятности срыва сопровождения оптически наблюдаемых объектов в корреляционных алгоритмах сопровождения при комплексировании исходных цифровых полутоновых изображений / Д.С. Шарак [и др.] // Докл. БГУИР. 2016. № 2 (96). С. 88-95.
Review
For citations:
Sharak D.S., Mikhnionok E.I., Shein A.S., Khizhniak A.V. Image fusion, based on data from sources of a various spectral range. Doklady BGUIR. 2017;(3):45-51. (In Russ.)
Views: 2445
Email this article 