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题名基于结构张量的图像融合方法在海上探测的应用
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作者
马晓熠
陈奕宏
王飞
谢硕
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机构
中国船舶科学研究中心
深海技术科学太湖实验室
浙江大学航天航空学院
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出处
《水下无人系统学报》
2025年第1期84-91,共8页
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文摘
单一传感器无法在海上探测中取得良好的效果。红外与可见光具有很强的互补性,将二者融合可以得到高质量的融合图像,能够更准确、全面地感知海上目标。然而现有的融合方法并未应用于海上探测领域,融合方法均缺少针对性,融合效果差,并且缺少应用于海上融合的深度学习数据集。文中对基于结构张量的深度学习图像融合方法进行研究,针对海上目标的特点进行改进与优化,加入多尺度卷积并按照通道对图像进行融合,旨在获取目标显著且信息全面的高质量彩色融合图像。使用采集的数据进行实验,综合选取多种评价指标开展对比仿真实验研究。研究结果表明,改进的图像融合方法在6个指标上的融合效果优于原始算法,综合性能优于其他常用的10种图像融合算法,改进方法的泛化性在其他公开数据集上得到了验证。改进后的基于结构张量的图像融合方法在海上感知中有优异的表现,融合结果突出目标特征,融合性能优于其他方法。
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关键词
海上探测
图像融合
深度学习
结构张量
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Keywords
marine exploration
image fusion
deep learning
structure tensor
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分类号
TJ630
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
U662.9
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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