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基于偏振自适应融合图像的水下物证探测方法
被引量:
2
1
作者
高毅
于津强
+1 位作者
张笑东
段锦
《红外技术》
CSCD
北大核心
2023年第9期962-968,共7页
偏振探测技术能够在复杂的背景环境中凸显出目标,为我们提供了更为清晰和精准的目标识别能力。然而,在法庭科学领域上,利用偏振成像技术对水下物证进行探测搜寻的研究仍属空白。针对这一问题,本文通过偏振成像装置,对目标强度图像和偏...
偏振探测技术能够在复杂的背景环境中凸显出目标,为我们提供了更为清晰和精准的目标识别能力。然而,在法庭科学领域上,利用偏振成像技术对水下物证进行探测搜寻的研究仍属空白。针对这一问题,本文通过偏振成像装置,对目标强度图像和偏振度图像进行融合。利用非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)对图像进行分解后,在高频子带提出了参数自适应的简化型脉冲耦合神经网络模型,在低频子带则采用一种基于区域能量的自适应加权融合规则。在可见光下,对3类典型目标进行相关算法比对实验。实验结果表明,通过偏振成像技术可有效探测到水下物证,利用本文提出的图像融合算法有效突出了水下物证的细节特征,验证了偏振探测技术对水下物证成像的有效性,有利于突破当下法庭科学领域水下物证探测技术的空白。
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关键词
偏振成像
图像融合
法庭科学
水下物证
SPCNN
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职称材料
基于SURF-HOG与显著性特征的红外可见光图像配准融合
被引量:
7
2
作者
姜迈
郑岩
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期261-270,共10页
针对现有红外与可见光图像配准不精确,边缘及细节纹理缺失,融合时间较长,不能突出重点目标等不足,提出一种基于SURF-HOG描述符与红外显著性特征的红外与可见光图像融合方法。首先,在红外与可见光图像配准阶段,在SURF(Speed-Up Robust Fe...
针对现有红外与可见光图像配准不精确,边缘及细节纹理缺失,融合时间较长,不能突出重点目标等不足,提出一种基于SURF-HOG描述符与红外显著性特征的红外与可见光图像融合方法。首先,在红外与可见光图像配准阶段,在SURF(Speed-Up Robust Features,SURF)框架内构建基于HOG(Histogram of Oriented Gradient,HOG)的特征点描述符,并通过NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio,NNDR)进行红外与可见光图像的特征点匹配;其次,在显著特征提取阶段,先通过四叉树算法对源红外图像分解,然后通过贝塞尔插值法重建红外图像背景,接着分别对红外图像中的背景及目标进行自适应抑制以提取目标红外显著性特征;最后,结合已配准的可见光图像与重建后的红外图像以获取最终融合结果。实验结果表明,所提方法对不同场景下的红外与可见光图像具有较高的配准精度,不同场景下的融合结果不但主观视觉上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间最短,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。
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关键词
红外与可见光图像
SURF-HOG
四叉树分解
红外显著性特征
配准融合
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职称材料
题名
基于偏振自适应融合图像的水下物证探测方法
被引量:
2
1
作者
高毅
于津强
张笑东
段锦
机构
中国刑事警察学院痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室
长春理工大学电子信息工程
学院
沈阳工业大学软件
学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2023年第9期962-968,共7页
基金
公安部科技强警基础工作专项项目(2020GABJC04)
中央高校基本科研业务费项目(中国刑警学院重大培育计划项目)(D2023003)
+1 种基金
中国刑事警察学院科研基金项目(D2019036)
法庭科学湖北省重点实验室(湖北警官学院)资助课题(KFKT2022002)。
文摘
偏振探测技术能够在复杂的背景环境中凸显出目标,为我们提供了更为清晰和精准的目标识别能力。然而,在法庭科学领域上,利用偏振成像技术对水下物证进行探测搜寻的研究仍属空白。针对这一问题,本文通过偏振成像装置,对目标强度图像和偏振度图像进行融合。利用非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)对图像进行分解后,在高频子带提出了参数自适应的简化型脉冲耦合神经网络模型,在低频子带则采用一种基于区域能量的自适应加权融合规则。在可见光下,对3类典型目标进行相关算法比对实验。实验结果表明,通过偏振成像技术可有效探测到水下物证,利用本文提出的图像融合算法有效突出了水下物证的细节特征,验证了偏振探测技术对水下物证成像的有效性,有利于突破当下法庭科学领域水下物证探测技术的空白。
关键词
偏振成像
图像融合
法庭科学
水下物证
SPCNN
Keywords
polarization imaging
image fusion
forensic science
underwater evidence
SPCNN
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
基于SURF-HOG与显著性特征的红外可见光图像配准融合
被引量:
7
2
作者
姜迈
郑岩
机构
中国
刑事警察
学院
侦查与反恐怖
学院
中国刑事警察学院痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期261-270,共10页
基金
公安部技术研究计划项目(No.2020JSYJC26,No.2019JSYJC23)
公安理论及软科学研究计划项目(No.2019LLYJXJXY055,No.2019LLYJXJXY057)
+1 种基金
辽宁省自然基金指导计划项目(No.2020-MS-131)
中国科学院海洋信息技术创新研究院前沿基础研究项目(No.QYJC201913)资助。
文摘
针对现有红外与可见光图像配准不精确,边缘及细节纹理缺失,融合时间较长,不能突出重点目标等不足,提出一种基于SURF-HOG描述符与红外显著性特征的红外与可见光图像融合方法。首先,在红外与可见光图像配准阶段,在SURF(Speed-Up Robust Features,SURF)框架内构建基于HOG(Histogram of Oriented Gradient,HOG)的特征点描述符,并通过NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio,NNDR)进行红外与可见光图像的特征点匹配;其次,在显著特征提取阶段,先通过四叉树算法对源红外图像分解,然后通过贝塞尔插值法重建红外图像背景,接着分别对红外图像中的背景及目标进行自适应抑制以提取目标红外显著性特征;最后,结合已配准的可见光图像与重建后的红外图像以获取最终融合结果。实验结果表明,所提方法对不同场景下的红外与可见光图像具有较高的配准精度,不同场景下的融合结果不但主观视觉上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间最短,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。
关键词
红外与可见光图像
SURF-HOG
四叉树分解
红外显著性特征
配准融合
Keywords
infrared and visible image
SURF-HOG
quad-tree decomposition
infrared saliency feature
registration and fusion
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
基于偏振自适应融合图像的水下物证探测方法
高毅
于津强
张笑东
段锦
《红外技术》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SURF-HOG与显著性特征的红外可见光图像配准融合
姜迈
郑岩
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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