检索结果-南通市图书馆

卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合

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光电子．激光 2019年第4期30卷 442-450页

作者：董安勇杜庆治龙华邵玉斌昆明理工大学信息工程与自动化学院

稀疏表示的分块处理破环了图像的连续性,导致多聚焦融合图像的清晰测度信息严重丢失。针对上述问题,提出了卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合算法。该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子图通过高斯滤波分解成基础层和细... 详细信息

稀疏表示的分块处理破环了图像的连续性,导致多聚焦融合图像的清晰测度信息严重丢失。针对上述问题,提出了卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合算法。该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子图通过高斯滤波分解成基础层和细节层,然后选用交替方向乘子算法(ADMM)求解稀疏系数,完成细节层特征响应系数的融合。同时,根据聚焦程度测量函数设计了合理的邻域特征,完成了NSCT域高频子图的融合。实验结果表明:该算法边缘信息传递因子(QAB/F)指标略低于对比算法,但空间频率(SF)、平均梯度(AG)、清晰度(SP)以及视觉信息保真度(VIFF)指标相比于对比算法分别提高了约16.31%、41.87%、19.2%以及12.07%,有效地提取了源图像更深层次的清晰测度信息,克服了稀疏表示的块效应缺陷。

关键词：图像融合 NSCT变换卷积稀疏表示邻域特征

基于内生长机制和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

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控制与决策 2022年第1期37卷 167-174页

作者：冯鑫重庆工商大学机械工程学院重庆400067 重庆工商大学制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室重庆400067

为了提升红外与可见光图像融合视觉效果,克服融合结果的伪影效应,提出一种基于内生长机制结合卷积稀疏表示的图像融合方法.首先,采用符合人类大脑推理的内生长机制对源图像进行分解,获取预测层和细节层;其次,对细节层采用卷积稀疏表示... 详细信息

为了提升红外与可见光图像融合视觉效果,克服融合结果的伪影效应,提出一种基于内生长机制结合卷积稀疏表示的图像融合方法.首先,采用符合人类大脑推理的内生长机制对源图像进行分解,获取预测层和细节层;其次,对细节层采用卷积稀疏表示进行二次分解,获取二次细节层和基本层,并分别对其采用活动水平测度取大以及加权平均规则进行融合;再次,针对预测层定义ISR混合算子融合规则,并进行融合;最后,将融合后的预测层和细节层相加获取最终融合结果.实验中,采用3组具有代表性的红外与可见光图像进行算法测试,实验结果表明所提出的方法具有较好的主观视觉效果,并且客观评价指标更好,具有有效性.

关键词：图像融合内生长机制卷积稀疏表示红外与可见光 ISR算子

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基于卷积稀疏表示和NSCT的遥感图像融合

太原理工大学学报 2022年第4期53卷 713-720页

作者：刘雨婷刘帆太原理工大学大数据学院山西晋中030600

为了充分地利用遥感图像的空间细节信息,提出了基于卷积稀疏表示和非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的遥感图像融合方法。首先利用卷积稀疏表示建立模型,完成图像的超分辨率,达到细节增强的目的。然后再... 详细信息

为了充分地利用遥感图像的空间细节信息,提出了基于卷积稀疏表示和非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的遥感图像融合方法。首先利用卷积稀疏表示建立模型,完成图像的超分辨率,达到细节增强的目的。然后再对两幅图像进行融合,先将超分辨率后的图像和全色图像进行NSCT变换,得到各自的高分辨率子带图像和低分辨子带图像,根据不同子带的特点采用适当的融合规则进行融合得到新的子带信息,最后进行NSCT逆变换得到融合结果。实验证明,该方法获取的融合图像在视觉效果和客观指标两方面都优于其他方法。

关键词：非下采样轮廓波变换遥感图像卷积稀疏表示融合规则

基于DNST和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

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吉林大学学报（工学版） 2021年第3期51卷 996-1010页

作者：陈广秋陈昱存李佳悦刘广文长春理工大学电子信息工程学院长春130022 吉林铁道职业技术学院高铁综合技术学院吉林省吉林市132200

为了克服传统红外与可见光图像融合方法的不足,本文提出了一种基于离散不可分离剪切波与卷积稀疏表示的融合方法。首先,利用离散不可分离剪切波将源图像分解为近似图像和方向细节图像,相比较于其他多尺度分解工具,离散不可分离剪切波能... 详细信息

为了克服传统红外与可见光图像融合方法的不足,本文提出了一种基于离散不可分离剪切波与卷积稀疏表示的融合方法。首先,利用离散不可分离剪切波将源图像分解为近似图像和方向细节图像,相比较于其他多尺度分解工具,离散不可分离剪切波能够在不同尺度内更好地分离出图像中重叠的重要特征信息。其次,利用源图像的显著特征图加权平均融合近似图像,保持融合图像的亮度和能量不丢失。卷积稀疏表示能够深度提取图像的显著特征,利用多维系数的l1范数作为活性测度构造显著特征图,生成近似图像的权重分配决策图。方向细节图像的融合规则采用"系数绝对值取大-高斯滤波"规则,通过"系数绝对值取大"规则获得初始权重分配决策图,利用高斯滤波器对决策图进行滤波处理,降低噪声的敏感度,同时增加可见光图像信息比例。最后,通过离散不可分离剪切波逆变换对融合后的系数进行重构,得到最后的融合图像。实验结果表明,相比较于已有文献的其他典型融合方法,本文融合方法在主观视觉和客观评价准则方面都取得了较好的融合性能。

关键词：计算机应用图像融合离散不可分离剪切波卷积稀疏表示显著特征图

采用多层卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

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哈尔滨工业大学学报 2021年第12期53卷 51-59页

作者：张洲宇曹云峰丁萌陶江南京航空航天大学航天学院南京210016 南京航空航天大学民航学院南京211106

为提升光学图像在低照度条件下的可用性,对红外图像与可见光图像进行融合从而结合两者的优势是一种有效的技术手段。稀疏表示理论在红外与可见光图像融合领域已经得到了广泛的应用,然而基于稀疏表示理论的图像融合方法所采用的局部建模... 详细信息

为提升光学图像在低照度条件下的可用性,对红外图像与可见光图像进行融合从而结合两者的优势是一种有效的技术手段。稀疏表示理论在红外与可见光图像融合领域已经得到了广泛的应用,然而基于稀疏表示理论的图像融合方法所采用的局部建模方式易于导致语义信息损失和对误匹配的低容忍度两大缺陷。卷积稀疏表示的全局建模能力对克服上述不足具有巨大的优势,本研究借鉴卷积神经网络的结构设计了一种前馈式基于多层卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合网络,该网络包含5层:第1、2层为卷积稀疏层,通过预训练的字典滤波器获取源图像的卷积稀疏响应;第3层为融合层,通过活性图评价以获取融合结果;第4、5层为重建层,基于融合结果结合字典滤波器重建融合图像。实验结果表明,所提出的图像融合方法有效抑制了稀疏表示理论应用于图像融合的两大不足,在客观评价指标方面明显优于基于稀疏表示、基于单层卷积稀疏表示和基于卷积神经网络的图像融合算法,在算法的计算复杂度和运行时间方面优于基于稀疏表示和基于卷积神经网络的图像融合算法。

关键词：图像融合卷积稀疏表示稀疏表示神经网络红外图像

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基于卷积稀疏表示及等距映射的轴承故障诊断

振动．测试与诊断 2019年第5期39卷 1081-1088,1138页

作者：施莹庄哲林建辉西南交通大学牵引动力国家重点实验室

针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首... 详细信息

针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首先,通过在不同惩罚因子下的CSR提取不同稀疏特征的脉冲;其次,针对提取的一系列脉冲进行希尔伯特变换,构造脉冲包络空间;最后,利用等距映射(isometric feature mapping,简称Isomap)流形学习算法对脉冲包络空间求解低维本征包络,以实现故障诊断。通过仿真数据以及台架实验数据验证表明:基于CSRHT-Isomap算法的轮对轴承故障诊断方法可以很好地提取轴承内圈及滚动体故障特征,通过与基于聚合经验模态分解和小波包变换的包络空间算法进行比较,证明该方法在提取本征包络、强化本征包络谱以及放大故障特征频率的谐波数方面具备较大优势。

关键词：轴箱轴承卷积稀疏表示希尔伯特变换等距映射故障诊断

基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合

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光学学报 2017年第11期37卷 103-112页

作者：刘先红陈志斌军械工程学院军械技术研究所河北石家庄050003

基于引导滤波和非下采样方向滤波器,提出了一种多尺度方向引导滤波图像融合方法,该方法兼具边缘保持特性和方向信息提取能力,能够有效提取源图像的有用信息。所提方法对源图像进行多尺度方向引导滤波,得到了包含低频近似部分和强边缘部... 详细信息

基于引导滤波和非下采样方向滤波器,提出了一种多尺度方向引导滤波图像融合方法,该方法兼具边缘保持特性和方向信息提取能力,能够有效提取源图像的有用信息。所提方法对源图像进行多尺度方向引导滤波,得到了包含低频近似部分和强边缘部分的低频分量,而后通过高斯低通滤波将其进行有效分离,分别应用基于卷积稀疏表示和区域能量自适应加权平均的融合规则;对高频细节方向分量应用显著性与引导滤波相结合的融合规则,以保持空间一致性,得到了相应的高频细节融合分量。结果表明,所提方法能更好地提取源图像的目标特征信息,保留丰富的背景信息,客观评价指标优于现有方法,融合结果具有更好的主观视觉效果。

关键词：图像处理图像融合引导滤波卷积稀疏表示非下采样方向滤波器组显著性空间一致性

基于卷积稀疏表示和保边滤波的红外与可见光图像融合算法研究

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基于卷积稀疏表示和保边滤波的红外与可见光图像融合算法研究

作者：朱岩松安徽大学

学位级别：硕士

由于硬件设备的技术限制,单一种类的传感器在某些特定环境下很难实现对目标的准确描述。因此,人们将来自多种传感器的图像信号加以融合,从而得到信息更完善和表达更精确的融合图像,这就是图像融合技术。图像融合作为一种非常重要的图像... 详细信息

由于硬件设备的技术限制,单一种类的传感器在某些特定环境下很难实现对目标的准确描述。因此,人们将来自多种传感器的图像信号加以融合,从而得到信息更完善和表达更精确的融合图像,这就是图像融合技术。图像融合作为一种非常重要的图像处理方法,目前已广泛应用于生物医学、国防军事、遥感卫星等领域。红外与可见光图像融合是多模态图像融合的一种,红外传感器可以捕捉到反映目标温差的特征,不易受环境干扰。然而,红外图像往往缺乏纹理信息,并且存在着高噪声、视觉效果差等问题。与之相比,可见光图像的细节和边缘特征更加丰富。因此,可以利用特定的图像融合算法,将这两种传感器捕获到的同一目标的信息融合在一起,以弥补单一的红外和可见光传感器成像能力的不足,实现对目标场景全面而准确的表达。本文主要以红外与可见光图像为研究对象,以卷积稀疏表示理论为框架,提出了两种融合算法,并以多组实验进行分析验证,论文的主要工作如下:(1)概述了图像融合技术的研究背景,并对当前存在的技术挑战进行了分析与讨论,最后,探讨了国内外学者在图像融合算法上的研究与贡献。(2)针对当前融合算法中出现的可见光细节特征丢失的现象,提出了基于卷积稀疏表示和导向滤波的融合算法。通过基于卷积稀疏模型的图像分解方法将源图像分解为高频和低频两个部分,对高频部分采用基于导向滤波的权重图构建方法获取融合权重,同时,利用稀疏系数的绝对值作为依据对低频部分进行融合。通过与传统融合算法的实验对比,验证了本文提出的算法在红外特征提取和可见光细节特征保留方面有更好的表现,融合结果具有丰富的纹理信息。(3)为了增强红外目标的特征信息,本文在卷积稀疏表示框架的基础上,提出了基于目标增强的卷积稀疏表示和滚动导向滤波的融合算法。设计了基于目标增强的规则对低频部分进行融合,同时,引入基于滚动导向滤波的视觉显著图对高频部分中的边缘特征进行进一步的提取和融合。通过与传统图像融合算法的对比实验验证了本文算法的可行性和普适性,融合效果有着较为明显的提升。

关键词：红外与可见光卷积稀疏表示导向滤波滚动导向滤波目标增强

基于卷积稀疏表示的鲁棒性PET和CT图像融合方法

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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航天医学与医学工程 2020年第1期33卷 66-73页

作者：邱陈辉赵奋强段丁娜夏顺仁浙江大学生物医学工程教育部重点实验室浙江省心脑血管检测技术与药效评价重点实验室浙江杭州310027

目的针对PET图像空间分辨率低而CT灰度图像空间分辨率高的融合问题,探究新方法来提升配准不佳情形下PET和CT图像的融合质量。方法首先对待融合图像进行卷积稀疏表示,得到相应的基础层和细节层;然后利用非下采样剪切波变换对基础层进行分... 详细信息

目的针对PET图像空间分辨率低而CT灰度图像空间分辨率高的融合问题,探究新方法来提升配准不佳情形下PET和CT图像的融合质量。方法首先对待融合图像进行卷积稀疏表示,得到相应的基础层和细节层;然后利用非下采样剪切波变换对基础层进行分解,得到高频子带和低频子带;其次采用局部互相关性取大规则去融合细节层和高频子带,采用区域能量取大规则去融合低频子带;最后对融合后的高、低频子带进行逆非下采样剪切波变换(NSST),并对基础层和细节层进行逆卷积稀疏表示(CSR),从而获得融合图像。结果采用80组配准不佳的PET和CT图像对本文方法进行测试,并与其他典型的融合方法进行比较,测试结果表明本文方法在主、客观评价上皆优于其他方法,表现出很好的鲁棒性。结论本文方法在PET和CT图像融合中具有明显优势,可提升该类医学影像在临床诊断和放疗手术计划中的精准性。

关键词：图像融合 PET图像 CT图像卷积稀疏表示