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基于多尺度局域加权方差的多聚焦融合方法 被引量:3
1
作者 郝一帆 蹇毅 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期233-243,共11页
针对在用短波红外显微镜观测目标时,目标的尺寸往往会受到镜头景深限制的问题,提出一种多聚焦融合的方法,可有效扩展显微镜成像的景深。通过改变物距获得大量不同聚焦平面的图像,利用多尺度和局域加权方差来量化区域清晰度,获得焦平面掩... 针对在用短波红外显微镜观测目标时,目标的尺寸往往会受到镜头景深限制的问题,提出一种多聚焦融合的方法,可有效扩展显微镜成像的景深。通过改变物距获得大量不同聚焦平面的图像,利用多尺度和局域加权方差来量化区域清晰度,获得焦平面掩膜,之后采用形态学方法优化掩膜边界,最终加权融合焦平面区域得到细节完备的目标整体图。实验中利用景深为10μm左右的显微镜镜头得到了纵向尺寸为几百微米目标的高质量图像。实验结果表明所提方法相较其他方法在对焦平面边界,细节的保留方面有一定优势。 展开更多
关键词 聚焦融合 多尺度 局域加权方差 量化区域清晰度 形态学方法
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结合多聚焦融合和DSGEF双阶段网络重建太阳斑点图
2
作者 金亚辉 蒋慕蓉 +2 位作者 李福海 杨磊 谌俊毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期338-343,共6页
太阳斑点图具有对比度较低、米粒结构相似、帧间差异较小的特点,现有重建网络在进行单帧去模糊时存在高频特征不足、局部细节难以恢复等问题。结合图像多聚焦融合,构建梯度增强与FPN双阶段网络实现太阳斑点图的高分辨率重建。首先,利用... 太阳斑点图具有对比度较低、米粒结构相似、帧间差异较小的特点,现有重建网络在进行单帧去模糊时存在高频特征不足、局部细节难以恢复等问题。结合图像多聚焦融合,构建梯度增强与FPN双阶段网络实现太阳斑点图的高分辨率重建。首先,利用序列图像帧间相似信息互补特性,使用块聚焦图像融合算法,弥补图像丢失的高频细节;其次,以生成对抗网络GAN为框架,设计了一个双阶段重建网络DSGEF,联合梯度分支与结构特征分支增强高频细节,再利用FPN网络进行多尺度特征重建,改善米粒边缘清晰度;最后,引入一个包含对抗损失、像素损失和感知损失的联合损失函数,用于引导网络DSGEF进行训练,实现高分辨率太阳斑点图的重建。实验结果表明,该方法与现有深度学习方法相比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标均有明显提高,能够满足太阳观测图像高分辨率重建要求。 展开更多
关键词 聚焦融合 双阶段网络 梯度增强 太阳斑点图 图像重建
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VAE-Fuse:一种无监督的多聚焦融合模型 被引量:3
3
作者 邬开俊 梅源 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期129-138,共10页
在多聚焦图像融合问题中,为了尽可能多地保留原始图像信息并提升图像融合的质量,首先结合变分自编码器结构及无参考图像清晰度评价指标中的灰度方差乘积函数,设计了一种基于无监督学习的双阶段图像融合网络;然后在训练阶段,提出使用多... 在多聚焦图像融合问题中,为了尽可能多地保留原始图像信息并提升图像融合的质量,首先结合变分自编码器结构及无参考图像清晰度评价指标中的灰度方差乘积函数,设计了一种基于无监督学习的双阶段图像融合网络;然后在训练阶段,提出使用多尺度结构相似度作为损失函数并引入了总偏差损失对图像中存在的噪声进行抑制;接着构建了一种基于变分自编码器结构的编码器-解码器网络进行原始图像的重构任务训练;再次在融合阶段,使用训练好的编码器对待融合图像进行特征编码后,使用改进的灰度方差乘积函数方法进行清晰像素的判别任务;最后通过数学形态学优化处理后生成最终的决策图,采用加权融合策略完成图像的最终融合。实验结果表明,此方法虽然采用了更少的模型参数,但是在编码解码过程中保留了更多的原始图像信息,在像素判别过程中优于传统的基于空间频率的判别方法。在与多种具有代表性的图像融合方法相比中,所提出的方法在主观和客观评价方面均取得了先进的融合性能。 展开更多
关键词 聚焦图像融合 无监督学习 变分自编码器 灰度方差乘积
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基于MDLatLRR和KPCA的光场图像全聚焦融合 被引量:2
4
作者 黄泽丰 杨莘 +1 位作者 邓慧萍 李青松 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期247-261,共15页
为了提升光场成像的空间分辨率,结合光场图像数字重聚焦与多聚焦图像融合,提出了一种基于多尺度潜在低秩分解和核主成分分析的光场图像全聚焦融合算法。首先,对光场图像进行数字重聚焦得到重聚焦图像,然后对各重聚焦图像进行多尺度分解... 为了提升光场成像的空间分辨率,结合光场图像数字重聚焦与多聚焦图像融合,提出了一种基于多尺度潜在低秩分解和核主成分分析的光场图像全聚焦融合算法。首先,对光场图像进行数字重聚焦得到重聚焦图像,然后对各重聚焦图像进行多尺度分解提取出基础层和显著层,对基础层、显著层分别采用局部梯度差值加权算法和多尺度梯度域显著性提取算法计算相应的特征系数;其次,联立基础层和各显著层的特征系数矩阵,然后用核主成分分析进行降维融合得到融合特征系数矩阵,使得经融合特征系数生成的聚焦决策图能充分考虑基础层和显著层的特征信息;最后,用聚焦决策图引导重聚焦图像进行全聚焦融合。实验结果表明,该算法与传统方法相比在视觉效果和边缘信息丰富度上具有更优表现,所生成的光场全聚焦图像具有更高的分辨率和更好的视觉效果。 展开更多
关键词 光场 聚焦图像融合 数字重聚焦 多尺度潜在低秩分解 核主成分分析
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一种基于逐像素级投票的快速多聚焦图像融合方法
5
作者 罗回彬 翟鹤翔 赵伟康 《激光杂志》 北大核心 2025年第2期124-130,共7页
探索并构建了一种基于逐像素投票的快速图像融合方法。首先,通过在不同滑动窗口步长下进行相关的可视化和定量分析实验,从中确认了使用像素步长为2的滑动窗口的融合图像性能非常接近于使用像素步长为1的滑动窗口的性能。因此,在新的快... 探索并构建了一种基于逐像素投票的快速图像融合方法。首先,通过在不同滑动窗口步长下进行相关的可视化和定量分析实验,从中确认了使用像素步长为2的滑动窗口的融合图像性能非常接近于使用像素步长为1的滑动窗口的性能。因此,在新的快速图像融合方法中采用了像素步长为2的滑动窗口,以降低总体融合计算时间。其次,采用减小源图像分辨率的方法进一步降低快速融合算法的计算复杂度。实验结果表明,在不降低融合效果的情况下,选择合适的缩放比例可以有效提高融合算法的运行速度。此外,还对由摄影设备抖动引起的图像位移数据集进行了相关实验。提出的快速融合算法具有很强的鲁棒性,并且能够有效地融合具有轻微抖动的多聚焦源图像。 展开更多
关键词 聚焦图像融合 滑窗 逐像素投票
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级联融合与增强重建的多聚焦图像融合网络
6
作者 杨本臣 李浩然 金海波 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期594-600,共7页
针对数字图像拍摄过程中因远近视野聚焦不当所导致的半聚焦图像问题,提出一种级联融合与增强重建的多聚焦图像融合网络(CasNet)。首先,构建级联采样模块对不同深度采样特征图的残差进行计算与合并,从而高效利用不同尺度下的聚焦特征;其... 针对数字图像拍摄过程中因远近视野聚焦不当所导致的半聚焦图像问题,提出一种级联融合与增强重建的多聚焦图像融合网络(CasNet)。首先,构建级联采样模块对不同深度采样特征图的残差进行计算与合并,从而高效利用不同尺度下的聚焦特征;其次,改进轻量化多头自注意力机制以计算特征图的维度残差,从而完成图像的特征增强,并使特征图在不同维度上呈现更优分布;再次,使用卷积通道注意力堆叠完成特征重建;最后,在采样过程中使用分隔卷积进行上下采样,从而保留更多的图像原有特征。实验结果表明,在多聚焦图像基准测试集Lytro、MFFW、grayscale和MFI-WHU上,CasNet相较于SESF-Fuse(Spatially Enhanced Spatial Frequency-based Fusion)和U2Fusion(Unified Unsupervised Fusion network)等热门方法在平均梯度(AG)、灰度级差(GLD)等指标上都取得了较好的结果。 展开更多
关键词 聚焦图像融合 深度神经网络 特征重建 特征增强 注意力
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基于目标图像先验信息的无监督多聚焦图像融合
7
作者 谢明 曲怀敬 +2 位作者 吴延荣 王纪委 张汉元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1901-1909,共9页
多聚焦图像融合(MFIF)是从不同源图像中获取聚焦区域,以形成全清晰图像的一种图像增强方法。针对目前MFIF方法主要存在的两个方面问题,即传统的空间域方法在其融合边界存在较强的散焦扩散效应(DSE)以及伪影等问题;深度学习方法缺乏还原... 多聚焦图像融合(MFIF)是从不同源图像中获取聚焦区域,以形成全清晰图像的一种图像增强方法。针对目前MFIF方法主要存在的两个方面问题,即传统的空间域方法在其融合边界存在较强的散焦扩散效应(DSE)以及伪影等问题;深度学习方法缺乏还原光场相机生成的数据集,并且因需要大量手动调参而存在训练过程耗时过多等问题,提出了一种基于目标图像先验信息的无监督多聚焦图像融合方法。首先,将源图像本身的内部先验信息和由空间域方法生成的初始融合图像所具有的外部先验信息分别用于G-Net和FNet输入,其中,G-Net和F-Net都是由U-Net组成的深度图像先验(DIP)网络;然后,引入一种由空间域方法生成的参考掩膜辅助G-Net生成引导决策图;最后,该决策图联合初始融合图像对F-Net进行优化,并生成最终的融合图像。验证实验基于具有真实参考图像的Lytro数据集和融合边界具有强DSE的MFFW数据集,并选用了5个广泛应用的客观指标进行性能评价。实验结果表明,该方法有效地减少了优化迭代次数,在主观和客观性能评价上优于8种目前最先进的MFIF方法,尤其在融合边界具有强DSE的数据集上表现得更有优势。 展开更多
关键词 聚焦图像融合 深度图像先验 U-Net 散焦扩散效应
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船舶多聚焦图像的融合方法研究
8
作者 郝春云 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第15期181-184,共4页
受到环境因素以及抖动等原因,船舶相机获取的图片存在模糊的现象,通过对多张图片进行融合可以有效解决这个问题。本文提出一种基于深度学习和多聚焦图像的融合方法,详细分析了多聚焦图像融合的过程,阐述了基于SIFT变换的特征提取原理,... 受到环境因素以及抖动等原因,船舶相机获取的图片存在模糊的现象,通过对多张图片进行融合可以有效解决这个问题。本文提出一种基于深度学习和多聚焦图像的融合方法,详细分析了多聚焦图像融合的过程,阐述了基于SIFT变换的特征提取原理,提出基于CNN的多聚焦图像融合训练阶段网络框架和图像融合网络框架,并进行实证研究,结果表明本文提出的多聚焦图像融合方法可以实现多张图片的有效融合,并在空间尺度上实现了坐标统一,输出图片具有较高的清晰度。 展开更多
关键词 SIFT CNN 聚焦图像融合 船舶
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基于NSST的改进双通道PCNN多聚焦RGB图像融合 被引量:8
9
作者 邸敬 尹世杰 廉敬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期308-311,315,共5页
针对光学成像设备景深有限、图像部分失焦的问题,提出一种基于非下剪切波变换(NSST)的改进双通道脉冲神经耦合网络(PCNN)融合算法。首先,该算法采用Lab颜色空间分割RGB图像的亮度分量和色度分量间的关联性得到亮度和色度通道子图;然后,... 针对光学成像设备景深有限、图像部分失焦的问题,提出一种基于非下剪切波变换(NSST)的改进双通道脉冲神经耦合网络(PCNN)融合算法。首先,该算法采用Lab颜色空间分割RGB图像的亮度分量和色度分量间的关联性得到亮度和色度通道子图;然后,亮度通道子图使用NSST重构,色度通道子图使用能量匹配融合;针对融合时阈值设置和点火量化产生的误差,提出改进双通道PCNN模型融合,并结合对比敏感度函数(CSF)自适应设定PCNN参数;最后,亮度和色度重构图通过逆Lab得到最终融合图。实验结果证实,该算法可有效减小失真,抑制伪影并保留边缘轮廓信息,提升全场景清晰度。 展开更多
关键词 聚焦融合 非下采样剪切波 耦合神经网络 Lab空间 人眼视觉特性
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岩石薄片多聚焦图像融合的深度学习算法研究 被引量:1
10
作者 刘强 滕奇志 何海波 《电子测量技术》 北大核心 2022年第3期125-130,共6页
本文提出了一种基于无监督的深度学习算法,以解决在显微镜下采集产生的岩石薄片图像的多聚焦融合问题。为了提取图像的深层特征,使用无监督方法训练了一个编解码神经网络,用于提取不同聚焦图像的深度特征,得到特征图;然后利用特征图的... 本文提出了一种基于无监督的深度学习算法,以解决在显微镜下采集产生的岩石薄片图像的多聚焦融合问题。为了提取图像的深层特征,使用无监督方法训练了一个编解码神经网络,用于提取不同聚焦图像的深度特征,得到特征图;然后利用特征图的空间频率计算出二值决策图;由于细微的决策偏差,二值决策图中可能存在孔洞、毛刺干扰,于是对决策图进行形态学处理和滤波。最后通过处理后的决策图得到融合图像。实验得到该方法的数据评价指标Q_(G)、Q_(Y)、Q_(CB)的值分别为0.7477、0.9874、0.7969,同时主观效果上也好于其他方法;实验证明了在显微镜岩石薄片图像和通用图像的多聚焦融合应用中,该方法能取得良好的效果。 展开更多
关键词 聚焦融合 深度学习 无监督方法 岩石薄片图像
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小波域多聚焦图像融合算法 被引量:26
11
作者 王卫卫 水鹏朗 宋国乡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期668-671,共4页
研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像... 研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。 展开更多
关键词 图像处理 聚焦图像融合 小波变换
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稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的多聚焦图像融合 被引量:9
12
作者 杨勇 万伟国 +1 位作者 黄淑英 姚丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期386-392,共7页
针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法... 针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法效率和更好地逼近低频系数,将初始融合的低频子图直接作为训练样本自适应构造过完备字典,高频系数采用改进拉普拉斯能量和取大的融合规则,然后重构低高频融合系数得到最终的融合图像.通过和多种融合方法进行对比实验,本文方法融合结果无论从主观视觉还是客观评价上都能得到很好的效果. 展开更多
关键词 聚焦图像融合 非下采样Shearlet变换 稀疏表示 改进拉普拉斯能量和
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基于边缘增强引导滤波的光场全聚焦图像融合 被引量:8
13
作者 武迎春 王玉梅 +1 位作者 王安红 赵贤凌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2293-2301,共9页
受光场相机微透镜几何标定精度的影响,4D光场在角度方向上的解码误差会造成积分后的重聚焦图像边缘信息损失,从而降低全聚焦图像融合的精度。该文提出一种基于边缘增强引导滤波的光场全聚焦图像融合算法,通过对光场数字重聚焦得到的多... 受光场相机微透镜几何标定精度的影响,4D光场在角度方向上的解码误差会造成积分后的重聚焦图像边缘信息损失,从而降低全聚焦图像融合的精度。该文提出一种基于边缘增强引导滤波的光场全聚焦图像融合算法,通过对光场数字重聚焦得到的多幅重聚焦图像进行多尺度分解、特征层决策图引导滤波优化来获得最终全聚焦图像。与传统融合算法相比,该方法对4D光场标定误差带来的边缘信息损失进行了补偿,在重聚焦图像多尺度分解过程中增加了边缘层的提取来实现图像高频信息增强,并建立多尺度图像评价模型实现边缘层引导滤波参数优化,可获得更高质量的光场全聚焦图像。实验结果表明,在不明显降低融合图像与原始图像相似性的前提下,该方法可有效提高全聚焦图像的边缘强度和感知清晰度。 展开更多
关键词 4D光场 聚焦图像融合 引导滤波 边缘增强 参数优化
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多聚焦图像融合中小波基函数选取的研究 被引量:10
14
作者 申晓华 艾宝 王婷 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期231-234,共4页
在基于小波变换的多聚焦图像融合算法中,小波基的选取是一个问题。分别从基于像素的融合算法和基于区域的融合算法两个方面,选取不同的小波基,做了大量的实验。考虑到评价参量的典型性和算法的复杂度,选取熵、均值、标准差、可见度,平... 在基于小波变换的多聚焦图像融合算法中,小波基的选取是一个问题。分别从基于像素的融合算法和基于区域的融合算法两个方面,选取不同的小波基,做了大量的实验。考虑到评价参量的典型性和算法的复杂度,选取熵、均值、标准差、可见度,平均交叉熵5个参量对实验结果进行评价分析。 展开更多
关键词 聚焦图像融合 小波变换 小波基
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基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法 被引量:12
15
作者 徐胜男 陈桂友 池海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第3期580-582,共3页
提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属... 提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。 展开更多
关键词 离散小波变换 离散小波框架变换 聚焦图像融合 彩色图像
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基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合 被引量:8
16
作者 杨艳春 李娇 +1 位作者 党建武 王阳萍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期301-305,共5页
针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有... 针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。 展开更多
关键词 聚焦图像融合 冗余小波变换 引导滤波 空间一致性
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基于区域分割和非下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法 被引量:10
17
作者 刘涛 张登福 何宜宝 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2805-2807,共3页
针对基于神经网络分割算法计算复杂、运算量大等问题,提出一种根据单焦距图像聚焦区域和失焦区域局部相对清晰度的不同进行区域分割的多聚焦图像融合算法。该算法有效结合了非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像分解中的多尺度、方向性... 针对基于神经网络分割算法计算复杂、运算量大等问题,提出一种根据单焦距图像聚焦区域和失焦区域局部相对清晰度的不同进行区域分割的多聚焦图像融合算法。该算法有效结合了非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像分解中的多尺度、方向性、各向异性和平移不变性等特点,利用各方向高频分量的聚类来对低频分量进行分割、融合。实验表明该算法是一种有效的多聚焦图像融合方法。 展开更多
关键词 非下采样CONTOURLET变换 聚焦图像融合 清晰度 平移不变性 区域分割
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基于小波变换的多聚焦图像融合算法 被引量:4
18
作者 赵立强 杨大志 +1 位作者 周艳红 向洁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第23期184-188,共5页
针对基于小波变换的多聚焦图像融合算法,改进融合规则和融合算子,低频分量采用以相关系数作为阈值的加权平均算法,高频分量采用基于区域特征的融合算法,并对最佳分解层数与最佳小波基的选取进行优化验证。通过对实验结果的分析,选用bior... 针对基于小波变换的多聚焦图像融合算法,改进融合规则和融合算子,低频分量采用以相关系数作为阈值的加权平均算法,高频分量采用基于区域特征的融合算法,并对最佳分解层数与最佳小波基的选取进行优化验证。通过对实验结果的分析,选用bior4.4小波,进行最佳分解层数小波分解,并应用改进的融合规则,在融合多聚焦图像的效果上,与其他多种融合算法相比,各项评价指标都比较理想。 展开更多
关键词 聚焦图像融合 小波变换 小波基 融合规则
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基于CNN的非下采样剪切波域多聚焦图像融合 被引量:10
19
作者 刘帅奇 王洁 +3 位作者 安彦玲 李子奇 胡绍海 王文峰 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期36-41,共6页
结合非下采样剪切波变换的时频分离优良特性,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域图像融合算法.首先对源图像进行NSST分解,其次对分解的低... 结合非下采样剪切波变换的时频分离优良特性,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域图像融合算法.首先对源图像进行NSST分解,其次对分解的低频系数进行基于CNN的融合策略.最后对分解的高频系数进行基于向导滤波(guided filtering,GF)的改进加权的拉普拉斯能量和(improved weighted sum of Laplace energy,IWSML)模取大融合策略,然后将根据不同融合规则融合后的频率系数进行NSST反变化获取输出的清晰目标图像.实验结果表明,该方法不仅可以获得更利于人眼接受的视觉效果图,且有效地提高了融合图像的客观性能评价指标. 展开更多
关键词 图像融合 聚焦图像融合 非下采样剪切波变换 卷积神经网络 向导滤波
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一种基于熵率超像素分割的多聚焦图像融合 被引量:6
20
作者 王亚杰 叶永生 石祥滨 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期56-62,共7页
针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于熵率超像素分割的多聚焦图像融合方法。首先,将多聚焦源图像进行预融合;然后,用熵率超像素分割方法将融合图像分割成不同的区域,得到一幅融合图像的分割图像,对得到的分割图像进行膨胀操作得到新的... 针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于熵率超像素分割的多聚焦图像融合方法。首先,将多聚焦源图像进行预融合;然后,用熵率超像素分割方法将融合图像分割成不同的区域,得到一幅融合图像的分割图像,对得到的分割图像进行膨胀操作得到新的分割图像,每个区域计算源图像相应区域的区域空间频率,从源图像中选择区域空间频率大的区域赋予融合图像。最后,当融合图像的相邻区域来自不同的源图像时,对他们的边界进行边缘处理,从而得到最终的融合图像。实验结果表明,所提出的方法能够得到较好融合效果,同时还具有运行效率高等优点。 展开更多
关键词 熵率 超像素分割 聚焦图像融合 空间频率
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