基于多判断和加权最小二乘优化的NSCT红外和可见图像融合

为了克服传统方法的一些缺陷和单一特征提取信息的不足,在进一步提高红外和可见图像融合的同时,寻找针对不同类型特点的适应能力强的方法,提出了一种基于多判断与加权最小二乘优化(WLS)的非下采样轮廓波变换(NSCT)红外可见图像融合方法。首先,采用NSCT对图像进行多尺度分解,得到图像的低频和高频子带。其次,低频子带选择局部平方熵和修正拉普拉斯和(SML)来相互补充,在保证好的对比度下提取少量细节信息;高频子带充分考虑底层特征的重要性,选择相位一致性(PC)、局部加权修正拉普拉斯算子和(WSML)以及局部加权能量(WLE)相互补充的方式融合细节层,对其进行WLS优化,融合后的图像细节更自然,更适合人眼视觉感知。最后,对融合后的低频和高频子带进行逆变换,得到融合图像。对不同类型特点的图像进行了实验验证,实验结果表明,与其他融合方法相比,本文方法在主观上目标显著、背景清晰、视觉效果好。在4个客观评价指标平均梯度(AG)、信息熵(IE)、空间频率(SF)、互信息(MI)中,在保证MI指标比较好的前提下,其他3个指标都处于最好的状态,尤其是对于光照均匀的camp图像,AG和SF与最好的数值相比提高了6.9%和4.8%,从而验证了本文方法的有效性。

基于多循环多判断的海运装载方案建模与优化

论文针对部队进行跨区训练海上运载中表现出来的运输工具安排不合理、装载任务分配不科学等问题,通过建立合理模型、运用算法及软件求解等手段,研究满足海运装载一定规模兵力的运输工具需求量和最优方案问题,对于有效提升运输的效率,降低运输成本,具有重要研究价值。