利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识 被引量：22

1

作者 阚希 张永宏 +2 位作者 曹庭 王剑庚 田伟 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1210-1221,共12页

青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判... 青藏高原积雪对全球气候变化十分重要,针对已有积雪遥感判识方法中普遍采用的可见光与红外光谱数据易受复杂地形与高海拔影响,导致青藏高原地区积雪判识精度较低的问题,提出了一种基于多光谱遥感与地理信息数据特征级融合的积雪遥感判识方法:以风云三号卫星可见光与红外多光谱遥感资料与多要素地理信息作为数据源,由地面实测雪深数据与现有积雪产品交叉筛选出样本标签,构建并训练基于层叠去噪自编码器(SDAE)的特征融合与分类网络,从而有效辨识青藏高原遥感图像中的云、积雪以及无雪地表。经地面实测雪深数据验证,该方法分类精度显著高于使用相同数据源的FY-3A/MULSS积雪产品,略高于国际主流积雪产品MOD10A1与MYD10A1,并且年均云覆盖率最低。试验结果表明该方法可有效地减少云层对积雪判识的干扰,提升分类精度。 展开更多

关键词 卫星遥感 深度学习 风云三号 多光谱融合 青藏高原 积雪

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基于紫外-荧光多光谱融合的水质化学需氧量检测 被引量：11

2

作者 周昆鹏 白旭芳 毕卫红 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第11期471-480,共10页

提出了一种基于紫外和荧光多光谱融合的水质化学需氧量(COD)的检测方法。实验样本为包含近岸海水和地表水在内的53份水样,采用标准化学方法获取样本的COD理化值,利用紫外-可见光谱仪和荧光分光光度计采集样品的紫外吸收光谱和三维荧光光... 提出了一种基于紫外和荧光多光谱融合的水质化学需氧量(COD)的检测方法。实验样本为包含近岸海水和地表水在内的53份水样,采用标准化学方法获取样本的COD理化值,利用紫外-可见光谱仪和荧光分光光度计采集样品的紫外吸收光谱和三维荧光光谱,对光谱数据进行处理后建模。采用蚁群-区间偏最小二乘法(ACOiPLS)作为特征提取算法,采用粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法作为建模方法,分别建立基于紫外吸收光谱数据和单激发波长下的荧光发射光谱数据的预测模型,以及紫外-荧光多光谱数据级融合模型和特征级融合模型,并对各类模型的预测效果进行对比。结果表明:基于紫外-荧光多光谱特征级融合模型的预测效果最优,该模型预测水质COD的精度更高,其校正集决定系数为0.9999,检验集的预测决定系数为0.9912,外部检验均方根误差为1.1297mg/L。本研究为水质COD的快速检测提供了一种新的研究思路和解决方法。 展开更多

关键词 光谱学 紫外吸收光谱 荧光发射光谱 多光谱融合 化学需氧量 水质检测 中等水平数据融合

原文传递

基于荧光多光谱融合的水质化学需氧量的检测 被引量：12

3

作者 周昆鹏 白旭芳 毕卫红 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期813-817,共5页

为了对水中的有机污染物进行绿色、快速、准确的检测,提出了一种基于荧光多光谱融合的水质化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)的检测方法。实验样本为包含近岸海水和地表水在内的实际水样53份,采用标准化学方法获取样本的化学需氧... 为了对水中的有机污染物进行绿色、快速、准确的检测,提出了一种基于荧光多光谱融合的水质化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)的检测方法。实验样本为包含近岸海水和地表水在内的实际水样53份,采用标准化学方法获取样本的化学需氧量的理化值,利用荧光分光光度计采集样本的三维荧光光谱并对光谱数据进行处理和建模。在200～300nm(间隔5nm)的激发波长范围内将三维光谱展开成二维的发射光谱(发射波长范围250～500nm,间隔2nm)。采用ACO-iPLS(蚁群-区间偏最小二乘)算法提取发射光谱特征,PSO-LSSVM(粒子群优化的最小二乘支持向量机)算法建立预测模型,分别建立了单激发波长下的荧光发射光谱数据预测模型、多激发波长下发射光谱的数据级融合(LLDF)预测模型以及多激发波长下发射光谱的特征级融合(MLDF)预测模型,通过对预测效果的对比,得出结论。实验结果表明,对于不同激发波长下荧光发射光谱数据而言,265nm激发光作用下的发射谱数据的预测模型最优,其检验集决定系数RP2和外部检验均方根误差RMSEP分别为0.990 1和1.198 6mg·L^(-1);对于荧光多光谱数据级融合模型(简写为:LLDF-PSO-LSSVM)而言,在235,265和290nm激发光作用下的发射光谱的LLDF模型效果最优,其检验集的Rp2和RMSEP分别为0.992 2和1.055 1mg·L^(-1);对于荧光多光谱特征级融合模型(MLDF-PSO-LSSVM)而言,在265,290和305nm激发光作用下的荧光发射光谱的MLDF模型效果最优,其0.998 2,RMSEP=0.534 2mg·L^(-1)。综合比较各类建模结果可知,MLDF-PSO-LSSVM的模型效果最优,说明基于荧光发射光谱数据,采用多光谱特征级融合模型检测水质COD时,检测的精度更高,预测效果更好。 展开更多

关键词 荧光 多光谱融合 预测模型 化学需氧量 水质检测

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近红外光谱分析中的化学计量学方法进展 被引量：6

4

作者 陈瀑 戴嘉伟 +3 位作者 李敬岩 许育鹏 刘丹 褚小立 《化学试剂》 CAS 北大核心 2023年第6期105-112,共8页

近些年,现代光谱分析技术得到快速发展,化学计量学方法是这项技术的一个关键特征,它能从光谱中获得尽可能多的有用信息,从而提高分析结果的稳健性和准确性。随着人工智能(机器学习和深度学习)、大数据和云计算等新兴科技的飞速发展,为... 近些年,现代光谱分析技术得到快速发展,化学计量学方法是这项技术的一个关键特征,它能从光谱中获得尽可能多的有用信息,从而提高分析结果的稳健性和准确性。随着人工智能(机器学习和深度学习)、大数据和云计算等新兴科技的飞速发展,为化学计量学注入了新思路、新途径和新方法。综述了近10年用于近红外光谱分析的各种化学计量学方法新进展,包括光谱预处理方法、波长选择方法、多元定量和定性校正方法、多数据融合方法、以及模型维护和模型传递方法等,并对这些方法的未来发展方向进行展望。从发展趋势可以看出,深度学习、多数据融合和免建模方法是未来一段时间内化学计量学研究的重要方向。 展开更多

关键词 近红外光谱 化学计量学 深度学习 多光谱融合 模型传递

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一种多光谱图像和全色图像融合算法 被引量：7

5

作者 边境 周庆利 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2005年第6期5-7,11,共4页

文章提出了一种新的基于独立成分分析的多光谱图像和全色图像的融合算法:对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感图像中高阶数据冗余问题,通过独立成分分析使得所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果,从而提高了融... 文章提出了一种新的基于独立成分分析的多光谱图像和全色图像的融合算法:对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感图像中高阶数据冗余问题,通过独立成分分析使得所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果,从而提高了融合后图像的信息量和信噪比,同时使融合图像兼具全色图像的高分辨率和多光谱图像中特有的对目标某些独特特征的精细描述,使融合图像包含更丰富更有效的信息。 展开更多

关键词 多光谱融合 独立分量分析

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基于红外和可见光图像融合的铺丝缺陷检测方法 被引量：7

6

作者 康硕 柯臻铮 +1 位作者 王璇 朱伟东 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期556-568,共13页

为提高纤维自动铺放(AFP)的质量,分析了目前视觉检测技术中单光谱检测技术成像的局限性,提出一种基于深度学习的红外与可见光联合检测缺陷手段以实现对铺放缺陷的检测、定位和分类。利用热红外图像与可见光图像中易检缺陷种类不同的特点... 为提高纤维自动铺放(AFP)的质量,分析了目前视觉检测技术中单光谱检测技术成像的局限性,提出一种基于深度学习的红外与可见光联合检测缺陷手段以实现对铺放缺陷的检测、定位和分类。利用热红外图像与可见光图像中易检缺陷种类不同的特点,采用特征融合网络将两种光谱信息融合从而改善检测效果。考虑在线检测对实时性要求较高,为提高检测速度,采用单阶段检测网络作为检测框架,并依据纤维缺陷的长宽比分布严重不均的特点分析了单阶段检测网络中基于锚框方法的不足,提出采用无锚框的检测框架,增加改进的特征金字塔网络结构进行多尺度预测。以全类平均正确率(mAP)为衡量指标,实验结果相比单光谱检测方法、基于锚框检测方法和未使用改进特征金字塔结构分别提升了6.30%、6.64%和1.02%。通过Tensor RT加速后检测网络对每张608像素×608像素图像的检测时间小于20 ms,满足实时检测的需求,检测平均召回率超过88%,平均精确率超过82%,满足生产准确度需求。数据在试验台进行离线检测验证得出,并在大型龙门铺丝机上进行了在线测试。 展开更多

关键词 纤维自动铺放 缺陷检测 深度学习 机器视觉 多光谱融合

原文传递

基于Transformer的复合材料多源图像实例分割网络 被引量：2

7

作者 柯岩 傅云 +1 位作者 周玮珠 朱伟东 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期237-249,共13页

为提高复合材料铺放质量,辅助现场人员快速对缺陷进行检测,提出一种基于Transformer的复合材料多源图像实时实例分割网络Trans-Yolact,用来对复合材料缺陷进行检测、分类、分割。在Yolact网络框架基础上,针对复合材料缺陷特点,从空间域... 为提高复合材料铺放质量,辅助现场人员快速对缺陷进行检测,提出一种基于Transformer的复合材料多源图像实时实例分割网络Trans-Yolact,用来对复合材料缺陷进行检测、分类、分割。在Yolact网络框架基础上,针对复合材料缺陷特点,从空间域与通道域两个维度,增强网络对复合材料缺陷的检测能力。在空间域上,常规卷积核具有空间尺度的局限性,对狭长形、大尺寸缺陷的检测效果不佳。因此,采用CNN+Transformer架构的BoTNet作为基础主干网络;同时将Transformer引入Yolact网络的FPN结构中,增强网络从非局部空间中获取信息的能力。在通道域上,采用红外与可见光联立的检测方式,并改进主干网络浅层结构,将其分为可见光通道、红外通道、混合通道,混合通道中引入通道域注意力机制,进一步增强网络对红外与可见光图像的综合判断能力。实验结果表明:改进后Trans-Yolact对复合材料缺陷mAP为88.0%,较基准Yolact网络提高5.5%,缺丝、扭转等狭长形缺陷AP提高15.2%、5.1%,包含部分大尺寸缺陷的异物类缺陷AP提高9.1%。最终对Trans-Yolact网络进行结构化剪枝,剪枝后较基准Yolact网络减少26.5%的计算量(FLOPs)、减少44.7%的参数量;检测帧数提高58%,达到57.67 fps。并在大型龙门复合材料自动铺放设备上进行在线测试,可以满足生产过程最大铺放速度1.2 m/s下,复合材料缺陷的实时检测分割。 展开更多

关键词 缺陷检测 多光谱融合 纤维自动铺放 深度学习 实例分割

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基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别技术 被引量：6

8

作者 刘雪微 王磊 +2 位作者 章强 王继帅 李选普 《郑州大学学报（理学版）》 北大核心 2021年第3期50-55,共6页

在多光谱掌纹图像采集设备研发的基础上,提出一种基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别方法。该方法使用ResNet-18网络对掌纹图像进行特征提取,应用特征级融合方法并将融合后的特征送入SVM分类器中进行决策。实验结果表明,所提出的多光谱... 在多光谱掌纹图像采集设备研发的基础上,提出一种基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别方法。该方法使用ResNet-18网络对掌纹图像进行特征提取,应用特征级融合方法并将融合后的特征送入SVM分类器中进行决策。实验结果表明,所提出的多光谱掌纹识别方法可以有效提升掌纹图像特征判别效率,相比于单光谱方法和传统的神经网络算法具有更高的识别准确率。 展开更多

关键词 多光谱融合 卷积神经网络 特征提取 掌纹识别

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基于多光谱融合的端到端计算成像 被引量：3

9

作者 南亦澜 申俊飞 张启灿 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第20期110-120,共11页

传统提升低照度成像质量的方法主要包括外界补光和光圈提升,通过增大物理进光量完成源信息增强,但此类方法会造成光源污染和景深缩短等问题。提出一种端到端的多光谱融合方案,在弥补传统方法缺陷的同时有效恢复低照度场景中物体颜色和细... 传统提升低照度成像质量的方法主要包括外界补光和光圈提升,通过增大物理进光量完成源信息增强,但此类方法会造成光源污染和景深缩短等问题。提出一种端到端的多光谱融合方案,在弥补传统方法缺陷的同时有效恢复低照度场景中物体颜色和细节,实现高质量计算成像。通过定制化设计深度学习网络,融合多通道光谱信息,可有效消除场景噪声。所提方法具有较高的自由度,可以根据具体应用场景需求调节通道数和网络参数,同时也能替代传统的相机模块,优化图像信号处理流程。进行详细的消融实验,结果表明,光谱融合后,相比传统基于RGB数据的方法,所提方法得到的图像质量的均方误差(MSE)和感知损失分别降低了54.43%和35.12%。所提方法将为增强现实/虚拟现实(AR/VR)、医疗成像、自动驾驶等新兴技术领域带来新的高质量成像方案。 展开更多

关键词 计算成像 多光谱融合 深度学习 低照度

原文传递

多光谱融合的海洋沉积物碳含量检测 被引量：3

10

作者 李雪莹 李宗民 +4 位作者 侯广利 邱慧敏 吕红敏 陈光源 范萍萍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2898-2903,共6页

海洋沉积物中碳的变化是衔接海洋生态系统的过去与未来的信息桥梁,揭示了海洋生态过程变化规律。因此开展海洋沉积物碳含量的研究,对掌握海洋生态系统碳循环规律,研究全球碳循环,研究对气候变化的响应和反馈有着重要的作用。光谱技术是... 海洋沉积物中碳的变化是衔接海洋生态系统的过去与未来的信息桥梁,揭示了海洋生态过程变化规律。因此开展海洋沉积物碳含量的研究,对掌握海洋生态系统碳循环规律,研究全球碳循环,研究对气候变化的响应和反馈有着重要的作用。光谱技术是一种快速、无损的测量方法,在定量分析中已有很成熟的应用。多光谱融合通过将多个光谱数据结合一起,获得比单一光谱更丰富的信息,有利于物质的分析研究。将多光谱融合应用于海洋沉积物碳含量的研究,以青岛海洋潮间161份沉积物为样品,分别采用海洋光学QE65000光谱仪(光谱仪1)和AVANTES光纤光谱仪AvaSpec-ULS2048(光谱仪2)采集沉积物可见-近红外光谱。将两种光谱仪的光谱进行多光谱融合,分别采用偏最小二乘回归算法(PLSR)和BP神经网络算法(BPNN)建立沉积物碳含量模型。在PLSR沉积物碳含量建模结果中,多融合光谱结果优于光谱仪2,略低于光谱仪1,RPD值为1.968;在BPNN沉积物碳含量建模结果中,多融合光谱结果优于两个单光谱仪,RPD值为2.235。将多光谱融合后的光谱划分多个波段,分别建立沉积物碳含量模型,寻找沉积物碳的特征波段。通过分析多光谱融合各波段模型结果,560~790 nm的建模效果最好,R_(c)^(2)为0.949,RMSEC为0.550,R_(p)^(2)为0.874,RMSEP为0.733,RPD值为2.823。预测效果相较于光谱仪1、光谱仪2、多光谱融合全波段都有了显著的提高。因此采用多融合光谱特征波段建立海洋沉积物碳含量模型,能够提高海洋沉积物碳含量的预测结果,建立准确度更高的沉积物碳模型,为沉积物碳的快速测定打下基础。 展开更多

关键词 海洋沉积物 多光谱融合 碳 光谱技术

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基于ICA的全色影像和多光谱影像融合算法 被引量：2

11

作者 万宁 吴飞 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期218-220,共3页

提出了一种新的基于独立成分分析的全色图像和多光谱图像的融合算法。对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感影像中高阶数据冗余问题,然后对通过独立成分分析所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果。该方法的优点... 提出了一种新的基于独立成分分析的全色图像和多光谱图像的融合算法。对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感影像中高阶数据冗余问题,然后对通过独立成分分析所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果。该方法的优点在于去除了原始图像上的数据冗余,提高了融合后图像的信息量和信噪比。 展开更多

关键词 多光谱融合 独立成分分析 全色图像

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WorldView-3卫星成像模式介绍及数据质量初步评价 被引量：26

12

作者 李国元 胡芬 +2 位作者 张重阳 高小明 陈晨 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2015年第S2期11-16,共6页

在介绍World View-3卫星基本参数、成像模式、数据产品分级的基础上,选择该卫星北京通州地区的全色多光谱影像开展了影像融合效果评价,同时选择山东潍坊地区的同轨立体影像开展了几何定位精度评价。试验结果表明,World View-3的全色波... 在介绍World View-3卫星基本参数、成像模式、数据产品分级的基础上,选择该卫星北京通州地区的全色多光谱影像开展了影像融合效果评价,同时选择山东潍坊地区的同轨立体影像开展了几何定位精度评价。试验结果表明,World View-3的全色波段与多光谱的5、3、2波段组合后的真彩色融合效果非常好,影像清晰、色彩自然;山东潍坊地区影像无控制点几何定位精度优于其标称的3.5 m,平面定位精度可达1.8 m,高程精度达0.9 m,加入少量控制点后平面定位精度可优于1 m,高程可优于0.5 m。本文对World View-3卫星成像模式及数据质量评价的相关结论,能够为后续国产分米级高分辨率测绘卫星设计和指标论证提供借鉴和参考。 展开更多

关键词 World View-3卫星 成像模式 全色多光谱融合 区域网平差 几何定位精度

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基于高分遥感影像匹配的露天矿滑坡形变场监测方法 被引量：7

13

作者 张慧慧 王茹 《金属矿山》 CAS 北大核心 2018年第11期120-125,共6页

针对利用SIFT(Scale-invariant feature transform)算法提取全色遥感影像特征点时存在数量少、分布不均、影响滑坡形变场监测效果等问题,提出了一种综合利用SIFT与CSIFT(Colored scale invariant feature transform)算法进行滑坡形变场... 针对利用SIFT(Scale-invariant feature transform)算法提取全色遥感影像特征点时存在数量少、分布不均、影响滑坡形变场监测效果等问题,提出了一种综合利用SIFT与CSIFT(Colored scale invariant feature transform)算法进行滑坡形变场标定的方法。该方法利用SIFT算法分别处理全色影像和多光谱融合影像,利用CSIFT算法处理多光谱融合影像,将3个过程提取的互不相同的特征点进行叠加,得到更多的特征点。以抚顺西露天煤矿南帮滑坡为例进行试验,结果表明:新方法能够充分利用3种不同影像匹配过程的特点,大大增加了特征点数量,使得生成的滑坡形变场更加精确,所圈定的滑坡范围更加准确,且该方法具有成本低、效率高等优点,非常适合于大型滑坡的大变形形变场监测。 展开更多

关键词 滑坡形变场 高分影像 多光谱融合影像 SIFT算法 CSIFT算法

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基于光照感知的多光谱融合行人检测方法

14

作者 彭沛然 任术波 +2 位作者 李佳男 周鸿伟 许廷发 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2622-2630,共9页

多光谱行人检测在智能安防、自动驾驶等领域得到广泛应用。在光照较弱或存在遮挡的情况下,行人检测的准确性和鲁棒性仍然面临挑战。为解决这个问题,提出一种新的光照感知跨光谱融合行人检测网络。该网络利用交叉注意力和光照感知机制来... 多光谱行人检测在智能安防、自动驾驶等领域得到广泛应用。在光照较弱或存在遮挡的情况下,行人检测的准确性和鲁棒性仍然面临挑战。为解决这个问题,提出一种新的光照感知跨光谱融合行人检测网络。该网络利用交叉注意力和光照感知机制来充分利用多光谱特异性特征,以提高行人检测的鲁棒性和准确性。为增强两光谱之间特征表达,引入交叉注意力模块。此外提出一个光照感知子网络,它能够根据可见光和红外光谱的光照强度变化自适应地选择有效的光谱特征信息,从而提高检测系统的鲁棒性。在两个主流的多光谱行人数据集上进行了实验。实验结果显示,新方法在检测精度和检测速度方面都优于现有方法,所得成果对于提高行人检测模型的鲁棒性和泛用性具有重要意义,并在实际应用中具有广泛的潜力。 展开更多

关键词 多光谱融合检测 行人检测 深度学习 注意力机制

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多光谱图象的真实感融合 被引量：16

15

作者 金剑秋 王章野 +1 位作者 江照意 彭群生 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2002年第9期926-931,共6页

多光谱信息融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱信息特征组合到一起 ,并利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性 ,以得到对景物更全面、清晰的描述 ,其真实感成像是指融合后的图象能保留原多光谱图象目标在特定条件下的... 多光谱信息融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱信息特征组合到一起 ,并利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性 ,以得到对景物更全面、清晰的描述 ,其真实感成像是指融合后的图象能保留原多光谱图象目标在特定条件下的光谱特征 .针对用同一种方法来融合不同场景图象存在的问题 ,通过分析现有融合方法的优缺点和它们适用的场合 ,提出了一种综合的图象融合方法 .该方法对相关性较弱 ,且互补性明显的图象对 ,采用一种新的基于人类视觉系统 HVS的自适应加权平均的融合方法来进行融合 ,这样能突出目标的光谱特性 ;而对于相关性较强的图象对 ,则根据场景目标距离的远近 ,分别采用小波变换和主成份分析来进行融合 .实验表明 ,该方法能适合于不同类型的场景 ,其得到的融合结果优于用单种方法进行融合的结果 ,也有利于对目标的探测和识别 . 展开更多

关键词 多光谱图象 多光谱信息融合 真实感成像 HVS 小波变换 主成份分析 图象融合 多光谱探测器

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不可分拉普拉斯金字塔构造及其在多光谱图像融合中的应用 被引量：10

16

作者 刘斌 辛迦楠 +1 位作者 谌文江 肖惠勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期564-570,共7页

针对拉普拉斯塔形(LP)变换在图像融合中具有高频信息损失严重且缺乏平移不变性的问题,利用不可分小波具有平移不变性和能够准确描述图像细节信息的特点,提出一种新的非采样不可分拉普拉斯金字塔构造方法,并将该构造方法应用于多光谱图... 针对拉普拉斯塔形(LP)变换在图像融合中具有高频信息损失严重且缺乏平移不变性的问题,利用不可分小波具有平移不变性和能够准确描述图像细节信息的特点,提出一种新的非采样不可分拉普拉斯金字塔构造方法,并将该构造方法应用于多光谱图像融合中。首先,构造六通道不可分低通滤波器,利用该滤波器构造多光谱图像和全色图像的非采样不可分小波塔形分解,进而对图像进行非采样不可分拉普拉斯塔形分解;然后,针对不同的分解层采用不同的融合规则进行融合;最后,根据不可分拉普拉斯重构算法进行重构,即可得到融合后的图像。实验结果表明,与离散小波变换(DWT)的融合方法、基于Contourlet变换(CT)的融合方法以及基于直方图中轴化(MHE)的融合方法对比,所提方法在保持原全色图像空间分辨率的评价指标空间相关系数上分别提高了1. 84%、1. 56%和11. 06%,在光谱信息保持程度的评价指标相对整体维数综合误差上分别降低了49. 26%、48. 15%和89. 19%。该方法所得图像在获得好的光谱信息的同时有效地提高了空间分辨率,较好地保留了图像的边缘信息与结构信息。 展开更多

关键词 多光谱图像融合 不可分小波 低通滤波器 不可分拉普拉斯金字塔 平移不变性

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多光谱颜色复制技术研究发展 被引量：6

17

作者 王海文 李杰 《浙江科技学院学报》 CAS 2014年第1期46-51,共6页

针对基于色度的颜色再现技术存在同色异谱的问题,综述了基于多光谱的颜色复制技术框架。总结了多光谱颜色复制的7个关键技术,即多光谱颜色复制系统的设计、多光谱图像的获取、多光谱图像的融合、光谱反射率的重建、多光谱图像降维、光... 针对基于色度的颜色再现技术存在同色异谱的问题,综述了基于多光谱的颜色复制技术框架。总结了多光谱颜色复制的7个关键技术,即多光谱颜色复制系统的设计、多光谱图像的获取、多光谱图像的融合、光谱反射率的重建、多光谱图像降维、光谱分色算法与模型开发以及光谱颜色管理技术,并指出了多光谱颜色复制技术的研究思路和前景。 展开更多

关键词 多光谱颜色复制 多光谱成像 多光谱图像融合 光谱反射率重建 跨媒体颜色复制

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基于双树复小波变换和频域U-Net的多光谱图像融合算法 被引量：7

18

作者 李建飞 陈春晓 王亮 《生物医学工程研究》 2020年第2期145-150,共6页

提出基于双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和频域U-Net的多光谱图像融合算法。通过将彩色图像和基于荧光示踪剂标记肿瘤等研究目标的荧光图像进行DTCWT分解,获取源图像的高低频分量,利用频域U-Net对荧光图像... 提出基于双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和频域U-Net的多光谱图像融合算法。通过将彩色图像和基于荧光示踪剂标记肿瘤等研究目标的荧光图像进行DTCWT分解,获取源图像的高低频分量,利用频域U-Net对荧光图像的低频子带进行处理,分割得到只包含目标区域分布的感兴趣区域。基于感兴趣区域对将荧光图像的高低频子带以低频加权相加、高频取绝对值较大者的融合规则与彩色图像绿色通道融合,并经过DTCWT逆变换重构得到多光谱融合图像。实验表明,本研究提出的多光谱图像融合方法相较于传统融合算法具有更高的空间频率、结构相似性、互信息以及边缘信息保持度,突出了目标区域特征,提高了融合图像的显示效果。 展开更多

关键词 多光谱图像融合 近红外荧光图像 双树复小波变换 卷积神经网络 频域U-Net

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一种多源光谱融合的水样COD实验检测方法

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作者 叶彬强 陈昶宏 +4 位作者 曹雪杰 刘宏 汤斌 李东 冯鹏 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期412-421,共10页

提出了一种多源光谱融合的水质化学需氧量(COD)预测算法。该算法利用深度学习方法训练COD预测模型,并通过感知卷积网络确定紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱中各个位置的关注程度,不断移除关注程度较高的特征并重新训练网络,以发现可能... 提出了一种多源光谱融合的水质化学需氧量(COD)预测算法。该算法利用深度学习方法训练COD预测模型,并通过感知卷积网络确定紫外-可见吸收光谱和三维荧光光谱中各个位置的关注程度,不断移除关注程度较高的特征并重新训练网络,以发现可能被忽视的有效特征。进一步筛选并利用关注程度最高的融合特征位置,通过建立偏最小二乘(PLS)模型来预测COD,以更好地利用光谱数据中的所有有效特征。与支持向量回归(SVR)、PLS、间隔偏最小二乘(IPLS)模型相比,本文的留一法均方根误差(RMSE)分别减小了70.0%、75.1%和56.7%,十折交叉检验RMSE分别减小了64.3%、78.3%和64.6%。 展开更多

关键词 化学需氧量 多源光谱融合 紫外-可见吸收光谱 三维荧光光谱

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多光谱图像融合的IC器件表面缺陷检测

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作者 邓耀华 黄志海 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期740-751,共12页

针对单可见光或单红外条件下的IC器件表面缺陷对比度不足,缺陷检测精度低的问题,提出多光谱图像融合的IC器件表面缺陷检测方法。针对IC器件可见光与红外图像配准中存在尺度不一致和对比度反转问题,引入拉普拉斯金字塔和特征描述符重组... 针对单可见光或单红外条件下的IC器件表面缺陷对比度不足,缺陷检测精度低的问题,提出多光谱图像融合的IC器件表面缺陷检测方法。针对IC器件可见光与红外图像配准中存在尺度不一致和对比度反转问题,引入拉普拉斯金字塔和特征描述符重组策略改进ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像配准算法。在图像配准的基础上,提出NSST_VP图像融合方法,以非下采样剪切波变换(Non-Subsample Shearlet Transform, NSST)得到红外图像和已配准可见光图像的低频和高频子带,对低频子带采用视觉显著图(Visual Significance Map, VSM)加权融合规则,高频子带则采用自适应脉冲耦合神经网络(PA-Pulse Coupled Neural Network, PA-PCNN)决策融合规则,进而通过NSST逆变换得到高质量多光谱融合图像。最后,将融合图像输入YOLOv8s模型进行检测。实验结果表明,改进ORB的图像配准平均精度为87.8%,比ORB图像配准精度提高了62%,NSST_VP图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均有所提高。在缺陷检测实验中,NSST_VP融合方法的均值平均精度(mean Average Precision, mAP)达到83.15%,比单可见光、单红外缺陷图像检测的mAP分别提高了22.97%,28.31%,比双树复小波变换融合、曲线变换融合、非下采样轮廓波变换融合方法的mAP分别提高了13.14%,15.01%,20.35%。 展开更多

关键词 缺陷检测 IC器件 多光谱图像融合 图像配准 非下采样剪切波变换 YOLOv8s

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