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基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
1
作者
杨艳春
雷慧云
杨万轩
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期892-901,共10页
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法...
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法,在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率。首先,利用快速联合双边滤波器对源图像进行分解;其次,为了更好地提取图像中显著结构和目标信息,针对基础层图像采用一种基于视觉显著图(visual significance map,VSM)的加权平均融合规则,针对细节层图像采用改进脉冲耦合神经网络模型进行融合,其中PCNN的所有参数都可以根据输入波段自适应调节;最后,将基础层融合图与细节层融合图叠加重构得到融合图像。实验结果表明,该方法提高了融合图像的效果,有效地保留了目标、背景细节和边缘等重要信息。
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关键词
图像处理
快速联合双边滤波器
脉冲耦合神经网络
红外与可见光图像
图像融合
下载PDF
职称材料
基于AGF和CNN的红外与可见光图像融合
2
作者
杨艳春
杨万轩
雷慧云
《激光与红外》
CAS
2024年第7期1141-1148,共8页
针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层;然后,将基础层通过能量属性的融合规...
针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层;然后,将基础层通过能量属性的融合规则得到基础融合图像,细节层在基于掩膜引导的损失函数的指导下,通过卷积神经网络得到融合后的细节图像;最后,将基础融合图像与细节融合图像相加得到最终融合图像;实验结果表明,本文方法能够在突出显著热目标的同时保留丰富的背景边缘纹理信息,在客观评价指标上相较对比方法取得了更好的效果,证明了本文算法的优越性。
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关键词
图像处理
红外与可见光图像
交替引导滤波
卷积神经网络
图像融合
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职称材料
题名
基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
1
作者
杨艳春
雷慧云
杨万轩
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第8期892-901,共10页
基金
长江学者和创新团队发展计划资助(IRT_16R36)
国家自然科学基金(62067006)
+4 种基金
甘肃省科技计划项目(18JR3RA104)
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2020C-19)
兰州市科技计划项目(2019-4-49)
甘肃省自然科学基金项目(23JRRA847、21JR7RA300)
兰州交通大学—天津大学联合创新基金项目(2021052)。
文摘
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法,在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率。首先,利用快速联合双边滤波器对源图像进行分解;其次,为了更好地提取图像中显著结构和目标信息,针对基础层图像采用一种基于视觉显著图(visual significance map,VSM)的加权平均融合规则,针对细节层图像采用改进脉冲耦合神经网络模型进行融合,其中PCNN的所有参数都可以根据输入波段自适应调节;最后,将基础层融合图与细节层融合图叠加重构得到融合图像。实验结果表明,该方法提高了融合图像的效果,有效地保留了目标、背景细节和边缘等重要信息。
关键词
图像处理
快速联合双边滤波器
脉冲耦合神经网络
红外与可见光图像
图像融合
Keywords
image processing
fast joint bilateral filter
pulse coupled neural network
infrared and visible image
image fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于AGF和CNN的红外与可见光图像融合
2
作者
杨艳春
杨万轩
雷慧云
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《激光与红外》
CAS
2024年第7期1141-1148,共8页
基金
长江学者和创新团队发展计划资助项目(No.IRT_16R36)
国家自然科学基金项目(No.62067006)
+7 种基金
甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104)
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(No.2020C-19)
兰州市科技计划项目(No.2019-4-49)
甘肃省教育厅青年博士基金项目(No.2022QB-067)
甘肃省自然科学基金项目(No.23JRRA847
No.21JR7RA300)
兰州交通大学天佑创新团队项目(No.TY202003)
兰州交通大学—天津大学联合创新基金项目(No.2021052)资助。
文摘
针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层;然后,将基础层通过能量属性的融合规则得到基础融合图像,细节层在基于掩膜引导的损失函数的指导下,通过卷积神经网络得到融合后的细节图像;最后,将基础融合图像与细节融合图像相加得到最终融合图像;实验结果表明,本文方法能够在突出显著热目标的同时保留丰富的背景边缘纹理信息,在客观评价指标上相较对比方法取得了更好的效果,证明了本文算法的优越性。
关键词
图像处理
红外与可见光图像
交替引导滤波
卷积神经网络
图像融合
Keywords
image processing
infrared and visible image
alternating guided filter
convolutional neural network
image fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN209 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
杨艳春
雷慧云
杨万轩
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于AGF和CNN的红外与可见光图像融合
杨艳春
杨万轩
雷慧云
《激光与红外》
CAS
2024
下载PDF
职称材料
已选择
0
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