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基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价
1
作者
高绍姝
田琪琳
+3 位作者
金伟其
伊升
倪潇
成昌龙
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1205-1212,共8页
为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图...
为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图像特征提取器从融合图像中提取像素强度信息;然后,建立邻域共生矩阵特征提取器,从邻域共生矩阵中提取像素空间关系信息;最后,建立权重生成器,使用神经网络模型从梯度图中提取结构信息,将位置信息与结构信息相结合生成权重.实验结果表明,该方法在提取丰富的图像特征基础上,考虑人眼视觉特性,提高了模型预测值与人眼主观感受的一致程度,实现了融合图像综合质量的客观评价.
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关键词
图像质量评价
彩色融合图像
邻域共生矩阵
梯度图
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职称材料
基于邻域灰阶共生矩阵的海底沉积物分类
被引量：
7
2
作者
杨词银
许枫
魏建江
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期561-564,共4页
提出了一种邻域灰阶共生矩阵,用于对侧扫声纳海底图像进行纹理分析及沉积物分类.与用于图像纹理分析的常规灰阶共生矩阵相比,邻域灰阶共生矩阵描述了图像中某一像素与其邻域中所有像素的灰阶联合分布,从而能够更全面地描述图像区域的纹...
提出了一种邻域灰阶共生矩阵,用于对侧扫声纳海底图像进行纹理分析及沉积物分类.与用于图像纹理分析的常规灰阶共生矩阵相比,邻域灰阶共生矩阵描述了图像中某一像素与其邻域中所有像素的灰阶联合分布,从而能够更全面地描述图像区域的纹理特性.分别从常规灰阶共生矩阵和邻域灰阶共生矩阵计算相同的6种纹理特征,借此对泥、沙、石3种类型海底的侧扫声呐图像进行分类,分别获得了83.3%和86.4%的正确识别率.
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关键词
灰阶共生矩阵
邻域灰阶共生矩阵
侧扫声呐图像
海底沉积物分类
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职称材料
题名
基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价
1
作者
高绍姝
田琪琳
金伟其
伊升
倪潇
成昌龙
机构
中国石油大学(华东)青岛软件学院计算机科学与技术学院
北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1205-1212,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61801517)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(19CX02029A,19CX02027A)
中国石油大学(华东)教学改革项目(JY-B201845,ZY-202030)。
文摘
为了针对具体的视觉任务衡量可见光与红外彩色(夜视)融合图像的综合质量,提出了一种基于场景理解的双波段彩色融合图像综合质量客观评价模型.该模型包括融合图像特征提取器、邻域共生矩阵特征提取器和权重生成器三部分.首先,使用融合图像特征提取器从融合图像中提取像素强度信息;然后,建立邻域共生矩阵特征提取器,从邻域共生矩阵中提取像素空间关系信息;最后,建立权重生成器,使用神经网络模型从梯度图中提取结构信息,将位置信息与结构信息相结合生成权重.实验结果表明,该方法在提取丰富的图像特征基础上,考虑人眼视觉特性,提高了模型预测值与人眼主观感受的一致程度,实现了融合图像综合质量的客观评价.
关键词
图像质量评价
彩色融合图像
邻域共生矩阵
梯度图
Keywords
image
quality
evaluation
co
lor
fusion
image
neighborhood
co
-
occurrence
matrix
gradient
map
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于邻域灰阶共生矩阵的海底沉积物分类
被引量：
7
2
作者
杨词银
许枫
魏建江
机构
中国科学院声学研究所图像声呐技术实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第5期561-564,共4页
基金
水声技术国防科技重点实验室基金资助项目(51445010101ZK0201)
中科院声学所择优基金资助项目(S2004-03)
文摘
提出了一种邻域灰阶共生矩阵,用于对侧扫声纳海底图像进行纹理分析及沉积物分类.与用于图像纹理分析的常规灰阶共生矩阵相比,邻域灰阶共生矩阵描述了图像中某一像素与其邻域中所有像素的灰阶联合分布,从而能够更全面地描述图像区域的纹理特性.分别从常规灰阶共生矩阵和邻域灰阶共生矩阵计算相同的6种纹理特征,借此对泥、沙、石3种类型海底的侧扫声呐图像进行分类,分别获得了83.3%和86.4%的正确识别率.
关键词
灰阶共生矩阵
邻域灰阶共生矩阵
侧扫声呐图像
海底沉积物分类
Keywords
gray
level
co
-
occurrence
matrix
neighborhood
gray
level
co
-
occurrence
matrix
sidescan-sonar
image
seafloor
sediment
classification
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价
高绍姝
田琪琳
金伟其
伊升
倪潇
成昌龙
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于邻域灰阶共生矩阵的海底沉积物分类
杨词银
许枫
魏建江
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
7
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职称材料
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