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基于滚动引导滤波器和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合方法 被引量:9
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作者 裴佩佩 杨艳春 +1 位作者 党建武 王阳萍 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第12期46-53,共8页
针对红外与可见光图像在融合过程中目标物体的边缘模糊导致细节丢失的问题,提出一种基于滚动引导滤波器(RGF)和卷积稀疏表示(CSR)的红外与可见光图像融合方法。首先,利用RGF和高斯滤波器对配准后的源图像进行多尺度分解;其次,针对基础层... 针对红外与可见光图像在融合过程中目标物体的边缘模糊导致细节丢失的问题,提出一种基于滚动引导滤波器(RGF)和卷积稀疏表示(CSR)的红外与可见光图像融合方法。首先,利用RGF和高斯滤波器对配准后的源图像进行多尺度分解;其次,针对基础层,通过构建对比显著图和权重矩阵进行融合;然后,针对细节层,利用交替方向乘子方法(ADMM)求解卷积稀疏系数,采用CSR融合规则完成特征响应系数融合;最后,经过重构得到融合结果图。实验结果表明,所提方法能够克服在目标物体的边缘处模糊导致细节信息丢失的问题,较好地保留源图像的对比度和边缘纹理信息,同时提高了多个客观评价指标。 展开更多
关键词 图像融合 滚动引导滤波器 卷积稀疏表示 对比显著图
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基于纹理滤波和颜色聚类的提花织物纹样自动提取方法 被引量:12
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作者 傅艺扬 刘妹琴 +1 位作者 樊臻 张森林 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期9-15,共7页
为了提高提花织物纹样提取的准确性,消除织物组织结构对提取结果的干扰,文章提出了一种基于纹理消除滤波算法和密度峰聚类算法的纹样提取方法。通过统计图片区域梯度信息分离提花织物组织纹理区域和图案边缘结构,并利用非极大值抑制获... 为了提高提花织物纹样提取的准确性,消除织物组织结构对提取结果的干扰,文章提出了一种基于纹理消除滤波算法和密度峰聚类算法的纹样提取方法。通过统计图片区域梯度信息分离提花织物组织纹理区域和图案边缘结构,并利用非极大值抑制获得纹样边缘结构作为滚动引导滤波器的引导图,经过多次迭代计算实现织物纹理滤波。然后将图片从RGB颜色空间转换为CIELab颜色空间,利用密度峰聚类算法对织物色彩空间分割聚类,最终提取出织物纹样。实验结果表明,文章提出的方法快速准确地实现了提花织物纹样的自动分割与提取。 展开更多
关键词 提花织物 滚动引导滤波器 密度峰聚类 图像分割 颜色提取
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基于卷积神经网络的红外与可见光户外图像融合 被引量:3
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作者 邱春红 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期492-498,共7页
针对户外环境下红外与可见光图像融合效果不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的红外与可见光户外图像融合方法。该方法先利用滚动引导滤波器对输入的红外图像进行预处理,过滤噪声并消除无用信息。然后,利用Curvelet变换将红外图像与... 针对户外环境下红外与可见光图像融合效果不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的红外与可见光户外图像融合方法。该方法先利用滚动引导滤波器对输入的红外图像进行预处理,过滤噪声并消除无用信息。然后,利用Curvelet变换将红外图像与可见光图像分解成高频系数与低频系数,利用基于卷积神经网络的深度特征融合规则融合高频系数,采用最小融合规则融合低频系数。实验结果表明,该方法的融合图像在主观视觉与客观定量两方面均获得了较好的结果。 展开更多
关键词 红外热成像 卷积神经网络 深度学习 可见光图像 滚动引导滤波器
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基于FRGF和改进PCNN的红外可见光图像融合
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作者 杨艳春 王可 闫岩 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1593-1601,共9页
为解决图像融合中边缘细节保留不理想的问题,本文提出了一种快速滚动引导滤波器和改进脉冲耦合神经网络相结合的红外可见光图像融合方法。提出的快速滚动引导滤波器可以较好地在保留边缘、细节纹理信息的同时有效提高运行效率。首先,利... 为解决图像融合中边缘细节保留不理想的问题,本文提出了一种快速滚动引导滤波器和改进脉冲耦合神经网络相结合的红外可见光图像融合方法。提出的快速滚动引导滤波器可以较好地在保留边缘、细节纹理信息的同时有效提高运行效率。首先,利用快速滚动引导滤波和高斯滤波对源图像进行多尺度分解;其次,为了使基础层图像更好地突出轮廓信息,采用相似性匹配的融合规则对图像进行融合;然后,细节层采用改进参数自适应脉冲耦合神经网络规则进行融合;最后,经过多尺度重构得到融合结果图。实验结果表明,与其它5种融合方法相比,该算法不仅在视觉效果上得到了提升,而且能够充分保存图像的边缘和纹理等信息,极大地提高了运行效率。另外,该方法在客观评价指标上均优于对比方法。 展开更多
关键词 图像处理 快速滚动引导滤波器 红外可见光图像融合 脉冲耦合神经网络
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基于RGF和改进自适应Unit-Linking PCNN的红外与可见光图像融合 被引量:3
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作者 杨艳春 王艳 +1 位作者 党建武 王阳萍 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期401-410,共10页
为了进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种基于RGF(Rolling Guidance Filter)和改进自适应Unit-Linking PCNN(Unit-Linking Pulse Coupled Neural Network)的红外与可见光图像融合方法。首先,源图像利用RGF和高斯滤波器进行多... 为了进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种基于RGF(Rolling Guidance Filter)和改进自适应Unit-Linking PCNN(Unit-Linking Pulse Coupled Neural Network)的红外与可见光图像融合方法。首先,源图像利用RGF和高斯滤波器进行多尺度分解。然后,针对基础层通过计算其最大区域能量,提出了将最大区域能量与源图像相结合的融合规则;针对细节层利用改进的自适应Unit-Linking PCNN进行处理,得到相应的神经元点火频率图,计算每个像素点火频率图的边缘特征,并选择两者边缘特征较大的系数作为融合图像系数。最后,利用多尺度重构融合图像。实验结果表明,本文融合算法能较好地突出图像的目标信息,提供丰富的背景细节,在图像的清晰度和人眼视觉效果方面取得较好的融合效果。 展开更多
关键词 多尺度分解 图像融合 滚动引导滤波器 单元链接脉冲耦合神经网络 边缘特征
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