可以实现偏振图像的配准，实现多角度的图像处理，有助于偏振方面的多多学习

利用non-subsampled contourlet transform(NSCT)对红外偏振与红外光强图像进行分解,得到源图像的低频子带和高频方向子带。通过对红外偏振和光强图像差异特征的分析,对低频选取局部能量和局部信息熵提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合低频子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合低频子带的确定区域;对高频选取局部边缘信息保留量和局部方差提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合高频方向子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合高频方向子带的确定区域。最后利用NSCT对高低频子带进行逆变换得到最后的融合图像。从而建立起基于模糊逻辑与特征差异驱动的红外偏振图像融合模型。实验仿真结果表明,该融合模型可融合源图像互补的差异特征,使其在目标识别和分类中具有一定的应用价值。

摘要：空间太阳望远镜(SST)是我国独立发展的太阳磁场观测科学卫星；其主光学望远镜8个CCD以20MB／s的速率采集太阳偏振磁图；图像处理系统需要进行图像积分、

偏振图像，利用单反相机加上偏振片旋转，获得3个角度偏振图像

利用偏振片旋转三个不同角度得到的三幅偏振图像，计算求得偏振度图像和偏振角图像及斯托克斯分量图像(Use polarizer is rotated three different angles of the three polarization image, the image of the degree of polarization and polarization angle images calculable and Stokes component image)

选题背景及研究方法 利用偏振信息对图像进行去雾处理可以有效提高图像质量。同时DSP 平台具有硬件体积小，运算能量强，可并行处理数据的优点。将 DSP 平台与偏振去雾技术相融合可以有效提高图像处理速度和算法精度。 大气衰减过程中大气和目标会产生偏振特性，利用基于偏振信息的大气衰减模型进行图像去雾具有去雾效果好，算法实现简单的特点。 基于 DSP 多图高速处理系统，使用DSP+FPGA（现场可编程逻辑门阵列 ） 的结构设计，具有数据运算能力强，集成度高的优势。

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合，并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法，利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正，计算融合权重，进行偏振图像融合，增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证，改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%，对比度最高提升1384%；较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%，对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。

一篇优秀论文，主要讲述自然光条件下偏振图像的获取以及处理方法~！

偏振图像数据集，有各种物体的0°、45°、90°、135°的图像

本人目前在做图像亚像素级配准算法研究，因自己课题图像不存在标准图像，试验算法时需要对一些标准图像进行水平、垂直方向的偏移，用了一些工具发现都只能实现整像素级偏移，而我要把图片偏移量精确到亚像素级别，例如2.5 0.5 甚至0.43；有木有大虾能不吝赐教，给我一份实现偏移的代码或者告诉我实现思想呢，新手表示万分感谢~