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一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法 被引量:8
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作者 何贵青 齐敏 +2 位作者 赵海涛 魏梦绮 郝重阳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期41-46,共6页
提出了一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法,利用SFIM模型的光谱保持优势,在IHS变换的基础上,只对与光谱特性不相关的I分量进行SFIM运算,理论分析和实验结果表明该算法既能显著保持光谱特性,又不存在频率分解和重建过程,同时有效融入... 提出了一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法,利用SFIM模型的光谱保持优势,在IHS变换的基础上,只对与光谱特性不相关的I分量进行SFIM运算,理论分析和实验结果表明该算法既能显著保持光谱特性,又不存在频率分解和重建过程,同时有效融入了空间细节信息,计算简洁、实时性好,融合性能高效、高速,对于光照条件与物理特性相似的图像及需要快速交互处理和实时可视化的融合系统具有良好的启发意义和实用价值。 展开更多
关键词 图像融合 SFIM(Smoothing Filter—based INTENSITY Modulation) IHS(Intensity HUE Saturation)变换
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基于多层次灰色关联分析的图像融合效果评价方法 被引量:9
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作者 何贵青 齐华 +2 位作者 王毅 管莉 郝重阳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期126-131,共6页
提出了一种基于多层次灰色关联分析的图像融合效果综合评价方法。通过引入灰色关联分析概念,结合先验知识和量化评价,实现了对各个融合图像效果优劣的综合评价,评价结果易于定量表示,更为精确、客观,不仅可以从整体上进行综合评价,还可... 提出了一种基于多层次灰色关联分析的图像融合效果综合评价方法。通过引入灰色关联分析概念,结合先验知识和量化评价,实现了对各个融合图像效果优劣的综合评价,评价结果易于定量表示,更为精确、客观,不仅可以从整体上进行综合评价,还可以从某个侧面进行特殊性需要的评价,兼顾了实际评价工作中的通用性和特殊性要求。实验结果表明,该评价方法具有较好的实时性和简洁性,对于实现具有反馈的图像融合过程、进一步丰富和完善图像融合理论框架具有启发意义和实用价值。 展开更多
关键词 图像融合 效果评价 灰色关联分析
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一种基于小波变换的遥感SAR图像与TM图像融合新算法 被引量:4
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作者 何贵青 郝重阳 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2005年第2期100-103,共4页
以高空间分辨率的SAR图像和高光谱分辨率的TM图像为例,提出了一种基于小波变换的多源遥感图像融合方法。该方法首先对TM图像作IHS变换,得到亮度I、色度H与饱和度S三个分量;其次,依据特征量积和匹配度为融合准则,将TM图像的亮度分量和SA... 以高空间分辨率的SAR图像和高光谱分辨率的TM图像为例,提出了一种基于小波变换的多源遥感图像融合方法。该方法首先对TM图像作IHS变换,得到亮度I、色度H与饱和度S三个分量;其次,依据特征量积和匹配度为融合准则,将TM图像的亮度分量和SAR图像进行融合处理,并用融合结果替代TM图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到融合图像。实验结果表明,文中方法在增强空间细节信息的同时更好地保持了光谱信息,与IHS法和小波变换法相比,证明了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 SAR图像 图像融合 新算法 TM图像 高光谱分辨率 高空间分辨率 多源遥感图像 IHS变换 小波变换法 融合方法 融合准则 融合处理 融合图像 光谱信息 亮度 分量 饱和度 匹配度 特征量 反变换
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特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法 被引量:3
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作者 何贵青 郝重阳 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第11期88-90,共3页
以高空间分辨率的SAR图像和高光谱分辨率的TM图像为例,提出了一种基于特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法。该方法首先对TM图像作IHS变换,得到亮度I、色度H与饱和度S三个分量;其次,依据特征量积准则融合TM图像的亮度分量和SAR图像... 以高空间分辨率的SAR图像和高光谱分辨率的TM图像为例,提出了一种基于特征量积和IHS变换的多源遥感图像融合方法。该方法首先对TM图像作IHS变换,得到亮度I、色度H与饱和度S三个分量;其次,依据特征量积准则融合TM图像的亮度分量和SAR图像,并用融合结果替代TM图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到融合图像。实验结果表明,与IHS法和小波变换法相比,方法快速、简洁,在保持光谱信息与增强空间细节信息两个方面的综合性能均得到提高。 展开更多
关键词 图像融合 IHS变换 特征量积
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卫星多源遥感图像融合研究 被引量:3
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作者 何贵青 郝重阳 常根杰 《遥测遥控》 2005年第4期1-6,共6页
卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同... 卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同融合层次的融合原理和方法;归纳融合效果的主客观评价标准和熵、平均梯度等六种评价指标;最后从空间配准模型、建立统一的数学融合模型、关联的二义性、数据融合方法与融合系统实施存在的问题、有效的评价准则等方面讨论了卫星多源遥感图像融合目前存在的问题,并对今后的发展趋势作出展望。 展开更多
关键词 卫星遥感 图像融合 像素层融合 特征层融合 决策层融合
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基于非下采样Contourlet变换和稀疏表示的红外与可见光图像融合方法 被引量:19
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作者 王珺 彭进业 +2 位作者 何贵青 冯晓毅 阎昆 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期815-820,共6页
针对非下采样Contourlet变换(NSCT)中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应... 针对非下采样Contourlet变换(NSCT)中低频子带系数稀疏度较低不利于融合的问题,提出基于NSCT和稀疏表示的图像融合方法。对红外与可见光图进行NSCT变换;对稀疏度较低的低频子带系数提取共有和特有系数,并按照特有系数的活动水平自适应调整权重融合;对稀疏度较高的高频方向子带系数,采用同一尺度下系数绝对值之和最大的方法进行融合。经NSCT逆变换后得到融合图像。实验结果表明,与传统基于变换的DWT、NSCT融合方法以及基于稀疏表示的SOMP、JSR算法比较,文中方法可以获得更好的融合效果。 展开更多
关键词 信息处理技术 图像融合 非下采样CONTOURLET变换 稀疏表示 红外图像 可见光图像
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一种基于光照模型的多源遥感图像融合算法 被引量:4
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作者 刘晓翔 郝重阳 +2 位作者 何贵青 冯伟 樊养余 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期761-764,共4页
多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像。为了充分地发挥这两类遥感图像数据的互补性信息 ,增强二者的清晰度和解译能力 ,在 SFIM算法的基础上 ,将 IHS变换与 SFIM相结合 ,并对原有的均值滤波器进行改进 ,提出了一... 多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像。为了充分地发挥这两类遥感图像数据的互补性信息 ,增强二者的清晰度和解译能力 ,在 SFIM算法的基础上 ,将 IHS变换与 SFIM相结合 ,并对原有的均值滤波器进行改进 ,提出了一种自适应加权均值滤波器。通过一组多光谱图像和全色图像的融合实验 ,并对比常用的 IHS融合方法和 SFIM方法 ,证明了新算法在保持多光谱图像光谱特性的同时 。 展开更多
关键词 图像融合 SFIM IHS 变换 自适应加权均值滤波
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基于多尺度字典学习的图像融合方法 被引量:4
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作者 王珺 彭进业 +1 位作者 何贵青 冯晓毅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期793-797,共5页
将小波域多尺度分析的思想和图像域单尺度稀疏表示的思想有效结合,提出基于多尺度字典学习的图像融合方法。首先将训练图像变换到小波域,分别对各个子带系数训练字典;根据训练的字典求解并融合源图像各个子带的稀疏表示系数;经过逆小波... 将小波域多尺度分析的思想和图像域单尺度稀疏表示的思想有效结合,提出基于多尺度字典学习的图像融合方法。首先将训练图像变换到小波域,分别对各个子带系数训练字典;根据训练的字典求解并融合源图像各个子带的稀疏表示系数;经过逆小波变换重构融合图像。提出的方法综合了学习字典的稀疏特性和小波分析的多分辨率特性。实验结果表明较现有基于图像域字典学习的融合方法和基于小波域多尺度分析的融合方法均具有更优的融合效果。 展开更多
关键词 图像融合 多尺度字典学习 稀疏表示 K—SVD
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基于PC环境的DICOM医学图像体绘制 被引量:1
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作者 田沄 何贵青 +2 位作者 位军 卫旭芳 郝重阳 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期429-432,共4页
针对DICOM医学图像特点,提出了一种基于PC环境的医学图像体绘制方法。该方法通过从DICOM文件中获取图像的相关信息确定三维体数据模型,对该体数据首先进行降维,再对降维后的体数据进行分类,将前景体素分离出来;进而对前景体素先采用最... 针对DICOM医学图像特点,提出了一种基于PC环境的医学图像体绘制方法。该方法通过从DICOM文件中获取图像的相关信息确定三维体数据模型,对该体数据首先进行降维,再对降维后的体数据进行分类,将前景体素分离出来;进而对前景体素先采用最近邻插值,而后采用三次线性插值的体绘制方法进行显示。实验结果表明,该方法能够在PC上实现医学图像的实时体绘制。 展开更多
关键词 DICOM医学图像 实时体绘制 最近邻插值 三次线性插值
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基于北斗导航星座的语音与定位同传通信系统 被引量:5
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作者 敖振 李凤 +1 位作者 马嫱 何贵青 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1010-1017,共8页
针对中国北斗比GPS等其他导航系统独有的短报文双向通信功能,研发了适配北斗短报文信道的600 bit/s声码器。声码器采用正弦激励线性预测(sinusoidal excitation linear prediction,SELP)算法,实现了通信质量清晰的语音通信,并进一步设... 针对中国北斗比GPS等其他导航系统独有的短报文双向通信功能,研发了适配北斗短报文信道的600 bit/s声码器。声码器采用正弦激励线性预测(sinusoidal excitation linear prediction,SELP)算法,实现了通信质量清晰的语音通信,并进一步设计了一种处理定位信息的坐标压缩算法,为语音编码数据提供了更大的传输空间。基于以上研究,实现了仅用北斗导航系统完成双向保密语音和定位同传的通信系统。该系统首先利用语音转换程序将声码器编解码模块获取的语音编码数据转换为北斗短报文数据格式;然后利用语音编码解析程序与经纬度解析程序从北斗短报文数据中解析出语音编码与位置信息;最后,在北斗短报文收发器上验证了语音通信与定位传输实验效果,主观MOS测试评分表明该研究为北斗短报文语音通信实用化铺平了道路。 展开更多
关键词 北斗短报文 SELP 低速率语音编码 坐标压缩 语音与定位同传通信系统
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基于卷积通道筛选的大规模图像识别 被引量:1
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作者 李凤 吕裕 +1 位作者 张海曦 何贵青 《弹箭与制导学报》 北大核心 2022年第2期42-49,共8页
一直以来,由于大规模图像种类繁多且形态各异,导致大规模图像识别领域研究发展非常缓慢。在深度模型中,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)可以提取颜色、轮廓等浅层特征。随着层次的加深,其特征表述也由颜色、轮廓等特征... 一直以来,由于大规模图像种类繁多且形态各异,导致大规模图像识别领域研究发展非常缓慢。在深度模型中,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)可以提取颜色、轮廓等浅层特征。随着层次的加深,其特征表述也由颜色、轮廓等特征逐渐抽象为整体特征。然而通过实验发现,网络的这种特征提取方式在提取整体特征时会出现一些不利于有效分类的“坏通道”。这种现象在大规模的图像分类任务中表现的更加明显。这些通道参与了网络的后续计算并且一定程度上降低了网络的性能。为了筛选出这些不利于分类的通道,提出了结合L1和L2范数进行特征选择的方法。通过对比多个网络模型的实验结果,该特征选择算法在大规模图像识别中具有更好的性能,并且可以提高网络的识别准确率。 展开更多
关键词 大规模图像识别 卷积神经网络 特征选择 通道筛选
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An infrared and visible image fusion method based upon multi-scale and top-hat transforms 被引量:1
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作者 Gui-Qing He Qi-Qi Zhang +3 位作者 Hai-Xi Zhang Jia-Qi Ji Dan-Dan Dong Jun Wang 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第11期340-348,共9页
The high-frequency components in the traditional multi-scale transform method are approximately sparse, which can represent different information of the details. But in the low-frequency component, the coefficients ar... The high-frequency components in the traditional multi-scale transform method are approximately sparse, which can represent different information of the details. But in the low-frequency component, the coefficients around the zero value are very few, so we cannot sparsely represent low-frequency image information. The low-frequency component contains the main energy of the image and depicts the profile of the image. Direct fusion of the low-frequency component will not be conducive to obtain highly accurate fusion result. Therefore, this paper presents an infrared and visible image fusion method combining the multi-scale and top-hat transforms. On one hand, the new top-hat-transform can effectively extract the salient features of the low-frequency component. On the other hand, the multi-scale transform can extract highfrequency detailed information in multiple scales and from diverse directions. The combination of the two methods is conducive to the acquisition of more characteristics and more accurate fusion results. Among them, for the low-frequency component, a new type of top-hat transform is used to extract low-frequency features, and then different fusion rules are applied to fuse the low-frequency features and low-frequency background; for high-frequency components, the product of characteristics method is used to integrate the detailed information in high-frequency. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain more detailed information and clearer infrared target fusion results than the traditional multiscale transform methods. Compared with the state-of-the-art fusion methods based on sparse representation, the proposed algorithm is simple and efficacious, and the time consumption is significantly reduced. 展开更多
关键词 infrared and visible image fusion multi-scale transform mathematical morphology top-hat trans- form
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