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金刚石工具表面磨粒的轮廓提取 被引量：3
1
作者 龚俊锋 徐西鹏 《工具技术》 北大核心 2007年第10期44-47,共4页
为了实现金刚石工具的机器视觉检测,本文先对金刚石工具表面的磨粒在显微镜下进行图像采集,通过聚焦融合方法生成金刚石颗粒的融合图像与其高度矩阵,然后应用动态轮廓模型(Snake)对金刚石的融合图像进行了分割,结合其高度索引图像生成... 为了实现金刚石工具的机器视觉检测,本文先对金刚石工具表面的磨粒在显微镜下进行图像采集,通过聚焦融合方法生成金刚石颗粒的融合图像与其高度矩阵,然后应用动态轮廓模型(Snake)对金刚石的融合图像进行了分割,结合其高度索引图像生成了适合分割的新的图像能量函数,并采用在多分辨率下用遗传算法进行动态轮廓模型的演化,最终得到分割图像。 展开更多
关键词 聚焦融合 动态轮廓 图像分割 遗传算法
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基于LabVIEW的砂轮磨粒检测 被引量：1
2
作者 龚俊锋 徐西鹏 《机电工程》 CAS 2007年第7期32-35,共4页
为了对砂轮的状态进行检测,利用高倍显微镜景深小的特点,基于聚焦融合原理,建立了一套砂轮检测的三维成像系统,此系统用COM组件将LabVIEW和Matlab紧密结合起来后进行联合编程,既利用了LabVIEW的硬件控制能力又利用了Matlab的算法实现能... 为了对砂轮的状态进行检测,利用高倍显微镜景深小的特点,基于聚焦融合原理,建立了一套砂轮检测的三维成像系统,此系统用COM组件将LabVIEW和Matlab紧密结合起来后进行联合编程,既利用了LabVIEW的硬件控制能力又利用了Matlab的算法实现能力。然后使用动态轮廓模型对所得到的磨粒轮廓进行了提取,并通过使用遗传算法来进行动态轮廓模型的演化计算。最后对磨粒进行了分析。 展开更多
关键词 聚焦融合 组件对象模型 SNAKE模型 遗传算法
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基于水平集的砂轮颗粒表面3D重建
3
作者 龚俊锋 《工具技术》 2010年第10期106-109,共4页
聚焦融合法能够提取出砂轮表面的高度信息,但是由于聚焦融合方法易受图像高频信息干扰,难以重构出符合实际形貌的三维表面。本文提出先将由聚焦融合得到的初始曲面变换到更高一维的坐标系中,用水平集来进行表示。并采用Min/Max曲率流来... 聚焦融合法能够提取出砂轮表面的高度信息,但是由于聚焦融合方法易受图像高频信息干扰,难以重构出符合实际形貌的三维表面。本文提出先将由聚焦融合得到的初始曲面变换到更高一维的坐标系中,用水平集来进行表示。并采用Min/Max曲率流来构造变形曲面的弹性力,使用数值解法求解曲面演化偏微分方程,从而使初始曲面演化到更符合砂轮实际情况的三维曲面,实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 砂轮地貌 水平集 Min/Max 聚焦融合 三维重构
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基于NSST的改进双通道PCNN多聚焦RGB图像融合 被引量：7
4
作者 邸敬 尹世杰 廉敬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期308-311,315,共5页
针对光学成像设备景深有限、图像部分失焦的问题,提出一种基于非下剪切波变换(NSST)的改进双通道脉冲神经耦合网络(PCNN)融合算法。首先,该算法采用Lab颜色空间分割RGB图像的亮度分量和色度分量间的关联性得到亮度和色度通道子图;然后,... 针对光学成像设备景深有限、图像部分失焦的问题,提出一种基于非下剪切波变换(NSST)的改进双通道脉冲神经耦合网络(PCNN)融合算法。首先,该算法采用Lab颜色空间分割RGB图像的亮度分量和色度分量间的关联性得到亮度和色度通道子图;然后,亮度通道子图使用NSST重构,色度通道子图使用能量匹配融合;针对融合时阈值设置和点火量化产生的误差,提出改进双通道PCNN模型融合,并结合对比敏感度函数(CSF)自适应设定PCNN参数;最后,亮度和色度重构图通过逆Lab得到最终融合图。实验结果证实,该算法可有效减小失真,抑制伪影并保留边缘轮廓信息,提升全场景清晰度。 展开更多
关键词 多聚焦融合 非下采样剪切波 耦合神经网络 Lab空间 人眼视觉特性
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一种改进的低照度图像增强算法研究 被引量：6
5
作者 谢有庆 陈泽辉 +3 位作者 黎建健 周瑞鹏 黄浩衡 何涛 《电子设计工程》 2021年第2期168-173,178,共7页
为了提高低照度图像的可视性和清晰度,提出一种基于梯度策略的DCT域低照度图像增强算法。该算法将图像分为入射分量和反射分量,建立灰度线性增强模型,对入射分量进行灰度线性增强;分别将入射分量和反射分量分别分块同时变换到离散余弦... 为了提高低照度图像的可视性和清晰度,提出一种基于梯度策略的DCT域低照度图像增强算法。该算法将图像分为入射分量和反射分量,建立灰度线性增强模型,对入射分量进行灰度线性增强;分别将入射分量和反射分量分别分块同时变换到离散余弦变换域(Discrete Co-sine Trans-form,DCT)中,进行DCT多聚焦融合,这里采用的是局部梯度融合准则,而不是目前常用的基于方差的融合策略,并采用一致性判别对融合的图像进行校验。最后将融合结果进行逆DCT变换得到最终增强的图像。实验结果表明,该算法对于低照度图像阴暗区域的细节可视性有明显的提升效果。 展开更多
关键词 梯度 线性增强 DCT域 多聚焦融合 可视性
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空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强 被引量：5
6
作者 常戬 刘鑫姝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期193-200,207,共9页
在低照度场景下采集的图像存在整体亮度偏低、对比度较差、细节信息丢失等问题,影响其在图像增强应用领域中的性能。为提高低照度成像质量,并使图像结构完整且纹理细节自然清晰,提出一种空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强算法... 在低照度场景下采集的图像存在整体亮度偏低、对比度较差、细节信息丢失等问题,影响其在图像增强应用领域中的性能。为提高低照度成像质量,并使图像结构完整且纹理细节自然清晰,提出一种空间转换与自适应灰度校正的低照度图像增强算法。采用带有灰度校正的自适应压缩多尺度Retinex算法对原始图像进行处理,得到均衡化图像,避免在传统Retinex算法对图像进行全局处理时产生图像过亮或过暗的现象,通过空间转换方法处理获得的均衡化图像,分别得到频率域平滑图像和空间域锐化图像,以提高图像的整体亮度和对比度,从而保留图像中物体边缘的细节信息。在此基础上,采用多聚焦融合算法将原始图像、频率域平滑图像和空间域锐化图像进行融合,得到最终图像。实验结果表明,相比SSR、CLAHE、MBYC等算法,该算法的均值、方差、信息熵和平均梯度分别平均提升1.63%、0.89%、0.17%和1.91%,能有效提升低照度图像的亮度、清晰度和对比度,增强图像边缘信息和纹理细节信息。 展开更多
关键词 图像增强 RETINEX算法 空间转换 频率域图像 空间域图像 多聚焦融合
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基于单次曝光光场成像的全焦图像重建技术 被引量：3
7
作者 于淼 刘诚 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期71-78,共8页
为了实现大景深信息全焦面高质量成像,提出了基于单次曝光光场成像的导向滤波全焦图像重建技术:结合光场成像采集视场信息,并采用光场重建的方式获取多聚焦图像源集,利用导向滤波的方法确定各级图像融合权重,进行图像融合得到大景深的... 为了实现大景深信息全焦面高质量成像,提出了基于单次曝光光场成像的导向滤波全焦图像重建技术:结合光场成像采集视场信息,并采用光场重建的方式获取多聚焦图像源集,利用导向滤波的方法确定各级图像融合权重,进行图像融合得到大景深的全焦图像。实验证明,提出的基于单次曝光光场成像的导向滤波全焦图像重建技术不仅有效保证了多聚焦图像背景的一致性,同时还具有更好的边缘保持效果,从而获得了清晰度更高、综合成像质量更好的全焦图像,因此该技术有望用于现场监控、地理勘探、军事侦察以及无人驾驶等众多领域中。 展开更多
关键词 光学成像 全焦图像 光场重建 多聚焦融合
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基于多尺度局域加权方差的多聚焦融合方法 被引量：3
8
作者 郝一帆 蹇毅 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期233-243,共11页
针对在用短波红外显微镜观测目标时,目标的尺寸往往会受到镜头景深限制的问题,提出一种多聚焦融合的方法,可有效扩展显微镜成像的景深。通过改变物距获得大量不同聚焦平面的图像,利用多尺度和局域加权方差来量化区域清晰度,获得焦平面掩... 针对在用短波红外显微镜观测目标时,目标的尺寸往往会受到镜头景深限制的问题,提出一种多聚焦融合的方法,可有效扩展显微镜成像的景深。通过改变物距获得大量不同聚焦平面的图像,利用多尺度和局域加权方差来量化区域清晰度,获得焦平面掩膜,之后采用形态学方法优化掩膜边界,最终加权融合焦平面区域得到细节完备的目标整体图。实验中利用景深为10μm左右的显微镜镜头得到了纵向尺寸为几百微米目标的高质量图像。实验结果表明所提方法相较其他方法在对焦平面边界,细节的保留方面有一定优势。 展开更多
关键词 多聚焦融合 多尺度 局域加权方差 量化区域清晰度 形态学方法
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基于超像素和引导波的多聚焦图像融合 被引量：1
9
作者 邸敬 尹世杰 +1 位作者 马帅 王国栋 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2023年第3期290-298,共9页
针对多聚焦图像融合中存在的聚焦区域误判、纹理不清晰和伪影等问题,提出一种结合超像素和引导波的非下采样剪切波变换(Non-subsampled shearlet transform,NSST)融合方法。首先,在高频融合中使用三重引导滤波达到识别聚焦区域和光滑聚... 针对多聚焦图像融合中存在的聚焦区域误判、纹理不清晰和伪影等问题,提出一种结合超像素和引导波的非下采样剪切波变换(Non-subsampled shearlet transform,NSST)融合方法。首先,在高频融合中使用三重引导滤波达到识别聚焦区域和光滑聚焦边界的效果,并通过中值去噪增强图像的抗噪性。其次,对基于超像素融合的低频子带进行伽马校正提升图像的对比度,保证图像纹理的连续性,超像素融合还可以保持区域色度一致性。最后,重构的亮度和色度子图通过逆Lab变换进行融合。在7组实验中,本算法的空间频率(Spatial frequency,SF)、标准差(Standard deviation,SD)、边缘强度(Edge intensity,EI)和视觉信息保真度(Visual information fidelity,VIF)都远大于对比算法的相应值,表明本算法能很好地保留纹理轮廓信息,提升图像对比度和清晰度。 展开更多
关键词 多聚焦融合 非下采样的切波变换 超像素 引导波
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1种基于小波的显微图像融合算法 被引量：2
10
作者 邱元芳 杨鸣 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2006年第3期286-289,共4页
针对显微图像灰度对比度低,内容复杂度高的特点,提出一种基于小波的显微图像融合算法.将图像变换到小波域,并在此基础上进行四叉树分解融合,以消除块效应,不同于现有的小波几何分块算法,可依据图像实际情况调整,符合显微图像结构多样化... 针对显微图像灰度对比度低,内容复杂度高的特点,提出一种基于小波的显微图像融合算法.将图像变换到小波域,并在此基础上进行四叉树分解融合,以消除块效应,不同于现有的小波几何分块算法,可依据图像实际情况调整,符合显微图像结构多样化、内容多变化的实际情况.实验结果表明,本文算法的融合效果理想,与同类算法相比具有更强的稳定性和适用性. 展开更多
关键词 小波变换 四叉树分解 多聚焦融合
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岩石薄片多聚焦图像融合的深度学习算法研究 被引量：1
11
作者 刘强 滕奇志 何海波 《电子测量技术》 北大核心 2022年第3期125-130,共6页
本文提出了一种基于无监督的深度学习算法,以解决在显微镜下采集产生的岩石薄片图像的多聚焦融合问题。为了提取图像的深层特征,使用无监督方法训练了一个编解码神经网络,用于提取不同聚焦图像的深度特征,得到特征图;然后利用特征图的... 本文提出了一种基于无监督的深度学习算法,以解决在显微镜下采集产生的岩石薄片图像的多聚焦融合问题。为了提取图像的深层特征,使用无监督方法训练了一个编解码神经网络,用于提取不同聚焦图像的深度特征,得到特征图;然后利用特征图的空间频率计算出二值决策图;由于细微的决策偏差,二值决策图中可能存在孔洞、毛刺干扰,于是对决策图进行形态学处理和滤波。最后通过处理后的决策图得到融合图像。实验得到该方法的数据评价指标Q_(G)、Q_(Y)、Q_(CB)的值分别为0.7477、0.9874、0.7969,同时主观效果上也好于其他方法;实验证明了在显微镜岩石薄片图像和通用图像的多聚焦融合应用中,该方法能取得良好的效果。 展开更多
关键词 多聚焦融合 深度学习 无监督方法 岩石薄片图像
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综合引导滤波和字典学习超像素聚类图像融合 被引量：1
12
作者 郭利强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2225-2230,共6页
针对多聚焦图像融合易出现块效应和边界伪影等问题,提出了一种综合迭代引导滤波和字典学习超像素聚类的融合算法。首先对源图像进行超像素分割,利用密度峰值实现超像素的聚类,以超像素聚类块为处理单元提取特性形成特征矩阵;建立低秩表... 针对多聚焦图像融合易出现块效应和边界伪影等问题,提出了一种综合迭代引导滤波和字典学习超像素聚类的融合算法。首先对源图像进行超像素分割,利用密度峰值实现超像素的聚类,以超像素聚类块为处理单元提取特性形成特征矩阵;建立低秩表示模型,引入拉普拉斯正则项增加同类相邻区域空间一致性约束;构造低秩表示字典,借助自带二次惩罚项的线性交替迭代求解模型系数;通过联合低秩表示系数矩阵和误差矩阵构建初步聚焦特征图,利用迭代引导滤波优化聚焦特征图扩大多焦差异化,最后基于优化聚焦特征图和源图像获得最终融合结果。经仿真对比可知,提出算法的融合结果无论在主观视觉还是客观指标上都优于其他同类算法。 展开更多
关键词 多聚焦融合 超像素分割 密度峰值聚类 低秩表示 字典学习 迭代引导滤波
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结合多聚焦融合和DSGEF双阶段网络重建太阳斑点图
13
作者 金亚辉 蒋慕蓉 +2 位作者 李福海 杨磊 谌俊毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期338-343,共6页
太阳斑点图具有对比度较低、米粒结构相似、帧间差异较小的特点,现有重建网络在进行单帧去模糊时存在高频特征不足、局部细节难以恢复等问题。结合图像多聚焦融合,构建梯度增强与FPN双阶段网络实现太阳斑点图的高分辨率重建。首先,利用... 太阳斑点图具有对比度较低、米粒结构相似、帧间差异较小的特点,现有重建网络在进行单帧去模糊时存在高频特征不足、局部细节难以恢复等问题。结合图像多聚焦融合,构建梯度增强与FPN双阶段网络实现太阳斑点图的高分辨率重建。首先,利用序列图像帧间相似信息互补特性,使用块聚焦图像融合算法,弥补图像丢失的高频细节;其次,以生成对抗网络GAN为框架,设计了一个双阶段重建网络DSGEF,联合梯度分支与结构特征分支增强高频细节,再利用FPN网络进行多尺度特征重建,改善米粒边缘清晰度;最后,引入一个包含对抗损失、像素损失和感知损失的联合损失函数,用于引导网络DSGEF进行训练,实现高分辨率太阳斑点图的重建。实验结果表明,该方法与现有深度学习方法相比,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标均有明显提高,能够满足太阳观测图像高分辨率重建要求。 展开更多
关键词 多聚焦融合 双阶段网络 梯度增强 太阳斑点图 图像重建
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异形管道内跨模式全景深成像方法与装置 被引量：1
14
作者 王爽杰 邢强 +2 位作者 王周义 徐海黎 戴振东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期54-64,共11页
异形管道在特种行业中具有极为重要的作用,对其内表面细微缺陷进行检测时所面临的空间小、径向尺寸变化自由等结构特征,使得传统管道内成像检测方式面临着因连续成像景深尺度变化大而造成的失焦问题,影响系统的高分辨力成像。针对这一问... 异形管道在特种行业中具有极为重要的作用,对其内表面细微缺陷进行检测时所面临的空间小、径向尺寸变化自由等结构特征,使得传统管道内成像检测方式面临着因连续成像景深尺度变化大而造成的失焦问题,影响系统的高分辨力成像。针对这一问题,提出了跨模式全景深成像方法:通过融合成像表面深度数据与成像系统参数数据,自适应的决策当前的聚焦模式,并输出相应的合焦面深度集合。研制了具备深度感知的跨模式成像装置,并针对异形管道内壁细纹特征进行了成像实验。实验结果表明:本成像装置能够自适应的获取单聚焦图像或叠焦序列图像;对叠焦序列图像进行小波多聚焦融合,可获取全景深图像;所获取的全景深图像能够在40~1000 mm内分辨出0.5 mm宽微小细纹。本成像方法及装置能够为异型管道等场景内的缺陷检测及损伤分析提供可靠的图像支撑。 展开更多
关键词 异形管道 全景深 跨模式 自由曲面 多聚焦融合
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小波域多聚焦图像融合算法 被引量：26
15
作者 王卫卫 水鹏朗 宋国乡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期668-671,共4页
研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像... 研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。 展开更多
关键词 图像处理 多聚焦图像融合 小波变换
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NSCT域内结合相位一致性激励PCNN的多聚焦图像融合 被引量：29
16
作者 刘栋 周冬明 +1 位作者 聂仁灿 侯瑞超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第10期3006-3012,共7页
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高... 针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高频子带和低频子带;其次,通过计算高频系数的空间频率值(SF)与低频系数的相位一致性值来提取图像高低频子带中的聚焦区域;然后,将SF与PC作为PCNN外部激励来刺激PCNN神经元点火,分别对图像高低频系数进行融合;最后,利用逆NSCT得到最终融合图像。实验采取多聚焦图像Clock、Pepsi和Lab作为三组实验数据集,与传统融合算法及新近提出的几种算法进行对比,所提算法的客观评价参数:互信息、边缘信息度、信息熵、标准差和平均梯度的数值均大于或十分接近于对比算法的最大值;同时从实验结果图与源图像的差值图中可以发现所提算法的差值图包含源图像清晰区域的痕迹明显更少。实验结果表明所提算法能更加准确地提取出图像的清晰区域,更好地保留图像的边缘与纹理等细节信息,得到更好的融合效果。 展开更多
关键词 相位一致性 空间频率 脉冲耦合神经网络 非下采样轮廓波变换 多聚焦图像融合
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结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像快速融合 被引量：22
17
作者 刘羽 汪增福 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2013年第11期1435-1444,共10页
提出一种基于小波变换和自适应分块相结合的多聚焦图像快速融合算法。该算法以小波变换为框架,对小波低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸由差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅能精... 提出一种基于小波变换和自适应分块相结合的多聚焦图像快速融合算法。该算法以小波变换为框架,对小波低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸由差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图,再利用局部小波能量与该标签图相结合的方法对小波高频系数进行融合,最后重构得到融合结果。实验结果表明,该算法的融合结果在主观视觉效果和客观评价准则两方面均可以接近甚至达到图像融合领域的最好水平,且在提高融合质量和降低运算代价间取得了较好的折衷。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 小波变换 差分进化算法 聚焦程度测量
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一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法 被引量：20
18
作者 陈清江 李毅 柴昱洲 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第7期240-248,共9页
针对深度学习在计算机视觉上的良好表现,提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法,在原有的AlexNet网络模型基础上改进了卷积核大小、步长等;利用改进后的深度学习网络特有的得分机制分类了聚焦图像块与散焦图像块;使用矫正矩阵矫正... 针对深度学习在计算机视觉上的良好表现,提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法,在原有的AlexNet网络模型基础上改进了卷积核大小、步长等;利用改进后的深度学习网络特有的得分机制分类了聚焦图像块与散焦图像块;使用矫正矩阵矫正了误判图像块,并细分、修复了融合后的图像聚焦与散焦分界区域,得到了融合图像;选取6组多聚焦图像验证了本文算法的有效性。实验结果表明:与其他算法相比,运用本文算法进行图像融合,能够保存较多的图像原始高频信息,并在互信息、边缘信息保持度、平均梯度和熵等评价指标上取得了较好的表现。 展开更多
关键词 图像处理 多聚焦图像融合 深度学习网络 矫正矩阵 图像块分类 边界修复
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NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法 被引量：19
19
作者 李娇 杨艳春 +1 位作者 党建武 王阳萍 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期145-152,共8页
为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉... 为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度. 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 非下采样剪切波变换 人眼视觉特征 引导滤波 空间一致性
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基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法 被引量：12
20
作者 徐胜男 陈桂友 池海 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第3期580-582,共3页
提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属... 提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。 展开更多
关键词 离散小波变换 离散小波框架变换 多聚焦图像融合 彩色图像
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