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一种基于多尺度分析与VGG-19的红外与可见光图像融合方法.pdf
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朋兴****en
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一种基于多尺度分析与VGG-19的红外与可见光图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度分析与VGG?19的红外与可见光图像融合算法,它属于图像处理领域,主要解决目前融合方法中细节丢失、低对比度和边缘模糊的问题。包括如下步骤:步骤1:对源图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,得到子带;步骤2:对于第N层子带,采用基于神经网络(VGG?19)的方法提取图像特征,并采用“最大选择”的方式进行特征融合;步骤3:对于第1层子带,采用基于卷积稀疏表达(CSR)的方法进行融合;对于第2～N层子带,采用“最大选择”策略进行融合;步骤4:将融合后的子带,进行拉普拉斯逆变换,得到融合图像。
2023-05-17
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基于多尺度低秩矩阵分解的红外与可见光图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度低秩矩阵分解的红外与可见光图像融合方法，其基于多尺度低秩矩阵分解将预处理后的红外图像和预处理后的可见光图像分解为多层次局部低秩图和全局低秩图两类，并根据各分解图像特点，针对性设计最优融合规则，得到的最终融合图像在不引入人工伪影和斑块的同时，能够保留原图的细节信息、增强热辐射显著目标，具有较好的对比度，有利于后续目标识别、检测等应用的开展。
2023-11-13
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本发明涉及基于多尺度结构分解的红外和可见光图像感知融合方法，属于多传感器图像融合技术领域。该方法充分考虑了人类视觉系统(HVS)的相关特性，可以帮助解决当前融合研究在视觉信息感知方面的潜在缺陷。与其他算法相比，该方法构建了基于尺度感知边缘保持的多尺度结构分解方法，能够获得不同尺度的图像结构，其中边缘信息被保留在每一层中，小尺度细节可以被视为具有精细空间尺度的结构。此外，该方法在融合过程中充分考虑了像素级的显著信息和大尺度的结构信息，从而能够获得具有丰富信息且视觉感知效果良好的融合图像。
2023-11-05
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本发明公开了一种基于多模式特征的红外和可见光图像融合方法,包括:1.提取多模式特征的编码器?解码器网络,2.使用熵、梯度和显著性对多模式特征进行度量并设计自适应loss函数,3.构建嵌入Transformer融合策略的融合权重学习模型,4.将红外图像的显著性图作为label,加入该label作为融合网络优化的区域选择,5.将所述嵌入Transformer融合策略的融合权重学习模型与编码器解码器级联,构建红外与可见光图像融合网络并训练。该方法利用Transformer捕获多尺度特征的全局关联性,兼顾局部与全
2023-05-09
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