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基于图像退化模型的红外与可见光图像融合方法.pptx
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基于图像退化模型的红外与可见光图像融合方法.pptx
添加副标题目录PART01PART02图像退化原因退化模型建立退化参数估计退化模型验证PART03图像融合基本原理融合方法分类基于退化模型的红外与可见光图像融合算法融合效果评价PART04实验数据来源与预处理实验参数设置实验过程与结果结果分析PART05本文工作总结本文工作亮点与贡献未来研究方向感谢您的观看
2024-10-03
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红外图像与可见光图像融合方法.pdf
红外图像与可见光图像融合方法，首先利用鲁棒性主成分分析将源图像进行分解得到源图像的稀疏分量和低秩分量，然后采用基于区域能量的融合方法融合源图像的稀疏分量，采用非下采样轮廓波变换方法对源图像的低秩分量进行尺度变换，得到低通子带和带通子带，采用基于区域能量的融合规则融合低通子带、梯度取大的融合规则融合带通子带，进行逆变换得到融合后的低秩分量。最后通过叠加得到红外图像与可见光图像的融合结果；本发明通过将图像分解为不同的信息并采用合适的方法进行融合，能够使融合图像信息更加丰富，图像效果更好。
2023-08-29
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基于改进GAN网络的红外图像与可见光图像融合方法.pdf
本发明涉及一种基于改进GAN网络的红外图像与可见光图像融合方法，该方法首先将红外图像与可见光图像分别通过引导滤波器分解为基本层图像和细节层图像；然后对可见光图像的基本层图像通过直方图映射的方式进行增强处理，使用改进LT算法对基本层图像进行融合；其次结合改进GAN算法中的生成器、编码器提取源图像的特征信息，并通过对抗学习的方式引导红外与可见光图像的细节层图像融合；最后为基本层融合图像和细节层融合图像设定相关参数，采用加权平均的方法得到最后的融合图像。本发明有效的避免了传统融合方法过度依赖于复杂融合规则的弊端
2023-06-07
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基于DCT与PSO的可见光与红外图像融合方法摘要可见光图像和红外图像各有其优势和局限性，因此将两种图像进行融合可以改善目标检测和识别的性能。本文提出了一种基于离散余弦变换（DCT）和粒子群优化算法（PSO）的可见光与红外图像融合方法。首先，利用DCT将可见光和红外图像分别转换为频域子带系数。然后，通过计算频域子带系数的加权平均值来融合两幅图像，其中权重通过PSO算法进行优化得到。最后，将融合后的频域子带系数逆变换回时域，得到融合后的图像。实验结果表明，所提出的方法能够有效地融合可见光和红外图像，并提高图像
2024-11-01
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