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基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
1
作者
杨艳春
雷慧云
杨万轩
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期892-901,共10页
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法...
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法,在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率。首先,利用快速联合双边滤波器对源图像进行分解;其次,为了更好地提取图像中显著结构和目标信息,针对基础层图像采用一种基于视觉显著图(visual significance map,VSM)的加权平均融合规则,针对细节层图像采用改进脉冲耦合神经网络模型进行融合,其中PCNN的所有参数都可以根据输入波段自适应调节;最后,将基础层融合图与细节层融合图叠加重构得到融合图像。实验结果表明,该方法提高了融合图像的效果,有效地保留了目标、背景细节和边缘等重要信息。
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关键词
图像处理
快速联合双边滤波
器
脉冲耦合神经网络
红外与可见光图像
图像融合
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职称材料
基于大气散射模型的单幅图像快速去雾
被引量：
44
2
作者
孙伟
李大健
+1 位作者
刘宏娟
贾伟
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1040-1046,共7页
根据大气散射物理模型及光学反射成像模型,总结并分析了影响单幅图像去雾效果的3大因素,以实现对雾霾图像的快速去雾。基于光学原理,解释了暗影通道现象,从新的角度推导出了大气散射模型中各参数的求法。利用灰度开运算去除白色目标的...
根据大气散射物理模型及光学反射成像模型,总结并分析了影响单幅图像去雾效果的3大因素,以实现对雾霾图像的快速去雾。基于光学原理,解释了暗影通道现象,从新的角度推导出了大气散射模型中各参数的求法。利用灰度开运算去除白色目标的干扰获得精确的环境光亮度,基于快速联合双边带滤波精确计算了大气散射函数,最后由光学反射模型计算了场景目标的反射率并有效截断至[0,1]区间。本方法可以消除天空及环境光线的影响,能真实复原场景的色彩和清晰度。仿真结果表明,对分辨率为576×768的图像处理时间仅为0.517s,且视觉效果和客观指标比现有算法均有不同程度的提高。与现有图像去雾算法相比,本文提出的参数计算方法提高了运算速度、场景适应能力和复原效果。
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关键词
光学成像模型
大气散射物理模型
快速联合双边滤波
暗影通道
图像去雾
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职称材料
题名
基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
1
作者
杨艳春
雷慧云
杨万轩
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期892-901,共10页
基金
长江学者和创新团队发展计划资助(IRT_16R36)
国家自然科学基金(62067006)
+4 种基金
甘肃省科技计划项目(18JR3RA104)
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2020C-19)
兰州市科技计划项目(2019-4-49)
甘肃省自然科学基金项目(23JRRA847、21JR7RA300)
兰州交通大学—天津大学联合创新基金项目(2021052)。
文摘
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法,在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率。首先,利用快速联合双边滤波器对源图像进行分解;其次,为了更好地提取图像中显著结构和目标信息,针对基础层图像采用一种基于视觉显著图(visual significance map,VSM)的加权平均融合规则,针对细节层图像采用改进脉冲耦合神经网络模型进行融合,其中PCNN的所有参数都可以根据输入波段自适应调节;最后,将基础层融合图与细节层融合图叠加重构得到融合图像。实验结果表明,该方法提高了融合图像的效果,有效地保留了目标、背景细节和边缘等重要信息。
关键词
图像处理
快速联合双边滤波
器
脉冲耦合神经网络
红外与可见光图像
图像融合
Keywords
image processing
fast joint bilateral filter
pulse coupled neural network
infrared and visible image
image fusion
分类号
TP391 [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
基于大气散射模型的单幅图像快速去雾
被引量：
44
2
作者
孙伟
李大健
刘宏娟
贾伟
机构
西安电子科技大学机电工程学院
西北工业大学第
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期1040-1046,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(No.61201290)
中央高校基础科研业务费专项资金资助项目(No.K50511040008)
文摘
根据大气散射物理模型及光学反射成像模型,总结并分析了影响单幅图像去雾效果的3大因素,以实现对雾霾图像的快速去雾。基于光学原理,解释了暗影通道现象,从新的角度推导出了大气散射模型中各参数的求法。利用灰度开运算去除白色目标的干扰获得精确的环境光亮度,基于快速联合双边带滤波精确计算了大气散射函数,最后由光学反射模型计算了场景目标的反射率并有效截断至[0,1]区间。本方法可以消除天空及环境光线的影响,能真实复原场景的色彩和清晰度。仿真结果表明,对分辨率为576×768的图像处理时间仅为0.517s,且视觉效果和客观指标比现有算法均有不同程度的提高。与现有图像去雾算法相比,本文提出的参数计算方法提高了运算速度、场景适应能力和复原效果。
关键词
光学成像模型
大气散射物理模型
快速联合双边滤波
暗影通道
图像去雾
Keywords
optical imaging model
atmospheric scattering model
fast joint bilateral filtering
darkchannel
image fog removal
分类号
TP751.2 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
杨艳春
雷慧云
杨万轩
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于大气散射模型的单幅图像快速去雾
孙伟
李大健
刘宏娟
贾伟
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
44
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职称材料
已选择
0
条
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引证文献
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