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基于卷积神经网络结合NSCT的红外与可见光图像融合
被引量:
3
1
作者
曹宇彤
宦克为
+3 位作者
薛超
韩丰地
李向阳
陈笑
《红外技术》
CSCD
北大核心
2023年第4期378-385,共8页
传统红外与可见光融合图像在复杂环境下存在细节缺失,特征单一导致目标模糊等问题,本文提出一种基于卷积神经网络结合非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的红外与可见光图像进行融合的方法。首先,通过卷积...
传统红外与可见光融合图像在复杂环境下存在细节缺失,特征单一导致目标模糊等问题,本文提出一种基于卷积神经网络结合非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的红外与可见光图像进行融合的方法。首先,通过卷积神经网络提取红外与可见光目标特征信息,同时利用NSCT对源图像进行多尺度分解,得到源图像的高频系数与低频系数;其次,结合目标特征图利用自适应模糊逻辑与局部方差对比度分别对源图像高频子带与低频子带进行融合;最后,通过逆NSCT变换得到融合图像并与其他5种传统算法进行对比;实验结果表明,本文方法在多个客观评价指标上均有所提高。
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关键词
图像融合
卷积神经网络
非下采样轮廓波变换
模糊逻辑
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职称材料
题名
基于卷积神经网络结合NSCT的红外与可见光图像融合
被引量:
3
1
作者
曹宇彤
宦克为
薛超
韩丰地
李向阳
陈笑
机构
长春理工大学物理学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2023年第4期378-385,共8页
基金
国家自然科学基金(61905026)
吉林省科技发展计划项目(20210101158JC)。
文摘
传统红外与可见光融合图像在复杂环境下存在细节缺失,特征单一导致目标模糊等问题,本文提出一种基于卷积神经网络结合非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的红外与可见光图像进行融合的方法。首先,通过卷积神经网络提取红外与可见光目标特征信息,同时利用NSCT对源图像进行多尺度分解,得到源图像的高频系数与低频系数;其次,结合目标特征图利用自适应模糊逻辑与局部方差对比度分别对源图像高频子带与低频子带进行融合;最后,通过逆NSCT变换得到融合图像并与其他5种传统算法进行对比;实验结果表明,本文方法在多个客观评价指标上均有所提高。
关键词
图像融合
卷积神经网络
非下采样轮廓波变换
模糊逻辑
Keywords
image fusion
convolutional neural network
NSCT
fuzzy logic
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络结合NSCT的红外与可见光图像融合
曹宇彤
宦克为
薛超
韩丰地
李向阳
陈笑
《红外技术》
CSCD
北大核心
2023
3
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参考文献
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