-
题名基于NSST的红外与可见光图像融合算法
被引量：34
- 1
-
-
作者
邓立暖
尧新峰
-
机构
吉林师范大学博达学院计算机与信息科学系
东北大学
-
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期2965-2970,共6页
-
文摘
针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.
-
关键词
图像融合
红外与可见光图像
NSST
显著图
区域对比度
-
Keywords
image fusion
infrared and visible images
non-subsampled shearlet transform
saliency map
contrast
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名决策树算法在无人船异构通信网络切换中的应用
- 2
-
-
作者
华振兴
-
机构
吉林师范大学博达学院计算机与信息科学系
-
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第24期67-70,131,共5页
-
基金
年吉林省职业教育与成人教育教学改革研究课题(2022ZCY257)。
-
文摘
针对无人船航行环境复杂,导致无人船异构通信网络通信质量较差的问题,研究决策树算法在无人船异构通信网络切换中的应用。选取信号强度、最大传输速率以及误码率,作为无人船异构通信网络切换的网络属性,设置各网络属性作为C4.5决策树算法的决策节点,C4.5决策树算法选取信息增益率作为属性分类标准,构建候选网络集。归一化处理候选网络集内的通信属性值,获取各通信网络的多属性判决值,选取具有最大多属性判决值的网络,作为目标网络,完成网络切换。实验结果表明,该方法有效切换无人船异构通信网络,切换后网络吞吐量高于50 Mbps。
-
关键词
决策树算法
无人船
异构通信
网络切换
信号强度
误码率
-
Keywords
decision tree algorithm
unmanned ship
heterogeneous communication
network switching
signal strength
bit error rate
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
