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基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合
被引量：
3
1
作者
田立凡
杨莘
+1 位作者
梁佳明
吴谨
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期676-685,共10页
由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个...
由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化(weighted least squares,WLS)方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。
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关键词
图像融合
谱图小波变换
多显著性
加权最小二乘优化
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职称材料
基于显著性峰值与特征对齐的点云配准模型
2
作者
张富凯
张露露
+6 位作者
张海燕
张艳梅
袁冠
赵珊
王登科
霍占强
陈玮
《湖南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期34-43,共10页
点云配准的核心是估算变换矩阵.两个点云对之间存在部分重叠、高噪声和密度差异,现有方法无法精确解决显著点云对应关系之间特征对齐问题.因此,提出显著性峰值与特征对齐网络(significance peak and feature alignment network,SPFANet)...
点云配准的核心是估算变换矩阵.两个点云对之间存在部分重叠、高噪声和密度差异,现有方法无法精确解决显著点云对应关系之间特征对齐问题.因此,提出显著性峰值与特征对齐网络(significance peak and feature alignment network,SPFANet),实现由粗到细的点云配准.SPFANet由多显著性峰值检测器、粗配准和细配准三部分组成.首先,多显著性峰值检测器引入一种基于描述符方差和重叠分数重加权峰值损失方法,去除非歧视与非重叠的关键点云;其次,粗配准阶段通过检测互补关键点集来计算粗步的配准方案;最后,细配准阶段引入带有前向后向变换的特征度量框架细化粗配准,完成高效点云配准.在同源3DMatch数据集和跨源3DCSR数据集上的实验验证了SPFANet的有效性.
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关键词
点云配准
跨源点云
多显著性
峰值检测
特征度量
重加权峰值损失
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职称材料
题名
基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合
被引量：
3
1
作者
田立凡
杨莘
梁佳明
吴谨
机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期676-685,共10页
基金
中国国家自然科学基金(61702384)
武汉科技大学(2017xz008)。
文摘
由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化(weighted least squares,WLS)方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。
关键词
图像融合
谱图小波变换
多显著性
加权最小二乘优化
Keywords
image fusion
spectral graph wavelet transform
multi saliency
WLS
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于显著性峰值与特征对齐的点云配准模型
2
作者
张富凯
张露露
张海燕
张艳梅
袁冠
赵珊
王登科
霍占强
陈玮
机构
河南理工大学软件学院
河南理工大学河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室
河南理工大学计算机科学与技术学院
中国矿业大学计算机科学与技术学院
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期34-43,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(71774159,52174174)
河南省科技攻关项目(252102320210)
+1 种基金
河南省高等学校重点科研项目(24B520014)
河南理工大学青年骨干教师资助计划(2023XQG-14)。
文摘
点云配准的核心是估算变换矩阵.两个点云对之间存在部分重叠、高噪声和密度差异,现有方法无法精确解决显著点云对应关系之间特征对齐问题.因此,提出显著性峰值与特征对齐网络(significance peak and feature alignment network,SPFANet),实现由粗到细的点云配准.SPFANet由多显著性峰值检测器、粗配准和细配准三部分组成.首先,多显著性峰值检测器引入一种基于描述符方差和重叠分数重加权峰值损失方法,去除非歧视与非重叠的关键点云;其次,粗配准阶段通过检测互补关键点集来计算粗步的配准方案;最后,细配准阶段引入带有前向后向变换的特征度量框架细化粗配准,完成高效点云配准.在同源3DMatch数据集和跨源3DCSR数据集上的实验验证了SPFANet的有效性.
关键词
点云配准
跨源点云
多显著性
峰值检测
特征度量
重加权峰值损失
Keywords
point cloud registration
cross-source point cloud
multi-significance peak detection
feature met⁃ric
re-weighted peak loss
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合
田立凡
杨莘
梁佳明
吴谨
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于显著性峰值与特征对齐的点云配准模型
张富凯
张露露
张海燕
张艳梅
袁冠
赵珊
王登科
霍占强
陈玮
《湖南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
0
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