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题名电视媒体品牌化战略构建
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作者
吴嘉骅
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机构
广东电视台
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出处
《消费导刊》
2013年第6期48-48,共1页
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文摘
随着如今网络媒体日新月异的发展,给电视媒体造成一定的压力。电视媒体需在发展和营销过程中能够立于败之地,必须采取构建适当的品牌化战略。本文从电视媒体品牌化意义着手,根据战略构建的原则,提出适合电视媒体品牌化战略发展的建议。
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关键词
电视媒体品牌
品牌影响力
品牌化战略
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分类号
F293.3
[经济管理—国民经济]
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题名卷积自编码融合网络的红外可见光图像融合
被引量:8
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作者
杨勇
刘家祥
黄淑英
张迎梅
吴嘉骅
李露奕
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机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学软件与通信工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第12期2673-2680,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61662026,61862030)资助
江西省自然科学基金项目(20182BCB22006,20181BAB202010,20192ACB20002,20192ACBL21008)资助
江西省教育厅科技项目(GJJ170312,GJJ170318)资助
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文摘
可见光图像能够充分反映场景的细节信息,红外图像能够反映目标的热度信息,利用两者的互补信息进行融合,可以得到具有目标信息和场景细节的图像.本文提出一种基于卷积自编码融合网络的红外与可见光图像融合的方法.首先利用卷积编码网络从两类源图像中提取相应特征,产生在不同维度上包含源图像各项信息的特征图;接着对两类图像的特征图利用等权重相加的融合规则将其进行融合,得到包含两类源图像信息的特征图,然后利用卷积解码网络对其进行重建,最终得到一张包含两类源图像信息的融合图像.通过对多组红外与可见光图像进行实验,实验结果证明本文提出的方法可以得到较好的融合结果.该方法的融合结果无论从主观视觉效果还是客观定量评价,都优于一些主流的红外与可见光图像融合方法.
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关键词
红外与可见光图像融合
卷积自编码
深度学习
卷积神经网络
纹理梯度信息提取
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Keywords
infrared and visible image fusion
convolutional auto-encoding
deep learning
convolutional neural network
texture gradient information extraction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名联合字典鲁棒稀疏表示的多聚焦图像融合
被引量:5
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作者
杨勇
吴嘉骅
黄淑英
阙越
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机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学软件与通信工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第8期1871-1877,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61662026
61462031)资助
+4 种基金
江西省自然科学基金项目(20151BAB207033
20161ACB21015)资助
江西省教育厅科技项目(KJLD14031
GJJ150461
GJJ150438)资助
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文摘
针对多聚焦图像融合中源图像未精确配准的问题,本文提出一种基于联合字典的鲁棒稀疏表示和形态学滤波相结合的多聚焦图像融合方法.该方法首先从源图像中分别得到不同的子字典,并将不同的子字典拼接成一个联合字典;接着使用联合字典对源图像进行鲁棒稀疏表示,分别得到稀疏系数X与重构误差E,并将两者的加权二范数和作为判别依据,以此得到初始的融合决策图;为了减少源图像未精确配准带来的融合误差,提高融合的鲁棒性,本文提出使用形态学滤波与高斯滤波对初始的融合决策图进行处理,从而获得最终的融合决策图;最后根据该融合决策图对源图像进行加权融合,获得融合图像.实验结果表明,该方法的融合结果无论从主观视觉效果还是客观定量评价,都优于一些主流的多聚焦图像融合方法.
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关键词
多聚焦图像融合
鲁棒稀疏表示
联合字典
形态学滤波
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Keywords
multi-focus image fusion
robust sparse representation
joint dictionary
morphological filtering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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