多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合 被引量：11

1

作者 陈永 张娇娇 王镇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第18期2253-2266,共14页

针对现有红外与可见光图像融合时,融合结果存在细节信息丢失、特征提取不足等问题,提出了一种多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合深度学习网络模型。首先,设计多尺度卷积提取红外与可见光图像中不同尺度信息,增大感受野特征提... 针对现有红外与可见光图像融合时,融合结果存在细节信息丢失、特征提取不足等问题,提出了一种多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合深度学习网络模型。首先,设计多尺度卷积提取红外与可见光图像中不同尺度信息,增大感受野特征提取范围,克服了单一尺度特征提取不足的问题。然后,通过密集连接网络增强特征提取,并在编码子网络末端采用提出的可变形卷积注意力机制,密切联系全局上下文信息,增强对红外与可见光图像中重要特征信息的聚焦能力。最后,由全卷积层构成解码网络,重构生成融合图像。本文选取了六种图像融合客观评价指标,红外与可见光图像公开数据集融合实验结果表明:与其他8种方法相比,本文算法对比实验指标均有所提高,其中结构相似性(SSIM)、空间频率(SF)指标分别平均提高了0.26倍、0.45倍。所提方法的融合结果保留了更清晰的边缘及目标信息,具有更好的对比度和清晰度,在客观评价方面均优于对比方法。 展开更多

关键词 红外与可见光图像 图像融合 多尺度特征提取 密集连接网络 注意力机制

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基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合 被引量：8

2

作者 唐伟 贾方秀 王晓鸣 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2836-2845,共10页

针对传统融合方法不能充分提取可见光图像与红外图像各自特有的细节信息和难以确定融合权值的问题,提出一种基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合算法。该方法结合双边滤波与改进的双边滤波,将可见光与红外图像分解为多尺度局部细... 针对传统融合方法不能充分提取可见光图像与红外图像各自特有的细节信息和难以确定融合权值的问题,提出一种基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合算法。该方法结合双边滤波与改进的双边滤波,将可见光与红外图像分解为多尺度局部细节、特有细节以及基础信息。在图像融合阶段,局部细节信息采用基于图像边缘能量的融合方法,最大程度保留了图像的细节;图像基础部分的融合,引入了基于局部能量值的正则化参数来自适应调整融合的权值,优化参数的选择;特有细节信息的融合采用了绝对值最大的融合规则以充分保留源图像特有的细节信息。仿真实验结果表明,通过主观判断所提方法融合后的图像视觉效果更好、对比度高,边缘细节的融合比其他算法更加好,在客观指标的评价中,所提融合方法的MI、EN、FMI、SD、Q、Mean 6种指标相对于其他方法综合提升了22.6%、5.7%、0.7%、30.4%、14.2%、18.4%,在主观视觉上和客观评价指标中,所提的算法均具备更优的融合效果。 展开更多

关键词 可见光与红外图像 图像融合 双边滤波 局部能量

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基于渐进式差异感知注意力的红外和可见光图像融合算法

3

作者 李绪 冯宇 张永祥 《中国科学：技术科学》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1183-1197,共15页

红外图像与可见光图像融合是图像融合的重要研究方向.不同的图像源可以提供互补的知识.融合成的图像包含更多信息,能获得更好的识别和分析性能.目前的方法可以分为传统方法和基于深度学习的方法两种.本文在现有方法的基础上,提出了一种... 红外图像与可见光图像融合是图像融合的重要研究方向.不同的图像源可以提供互补的知识.融合成的图像包含更多信息,能获得更好的识别和分析性能.目前的方法可以分为传统方法和基于深度学习的方法两种.本文在现有方法的基础上,提出了一种新的渐进式跨模态差异感知图像融合网络,建立了端到端的可见光-红外图像融合模型.模型采用基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的框架作为主干,由渐进式特征提取器和图像重构器组成.首先,本算法对可见光图像和红外图像分别建立两条特征提取支路,在两支路间引入了差异感知注意力模块(differential aware attention module,DAAM),该模块使本网络能够在特征提取阶段逐步整合互补信息.因此,特征提取器可以从红外和可见光图像中完全提取出共同和互补的特征.然后,将提取出的深度特征通过中间融合策略进行融合,将可见光图像和红外图像的特征结合起来,以获得尽可能好的融合效果.再通过图像重构器恢复出融合图像.最后,通过与其他相关方法的比较,对本方法的性能进行了测试,实验结果表明,所提出的方法能有效提高融合效果. 展开更多

关键词 图像融合 可见光-红外融合 跨模态 深度学习

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基于知识蒸馏自适应DenseNet的无人机对地目标可见光与红外图像融合

4

作者 童小钟 赵宗庆 +2 位作者 苏绍璟 左震 孙备 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期20-32,共13页

可见光与红外图像融合旨在利用两种不同传感器之间有效的信息,通过互补的图像特征实现图像增强。然而,当前基于深度学习的融合方法倾向于优先考虑评价指标。模型的复杂性较高,权重参数较大,推理性能低,泛化性较差,不易部署到无人机载边... 可见光与红外图像融合旨在利用两种不同传感器之间有效的信息,通过互补的图像特征实现图像增强。然而,当前基于深度学习的融合方法倾向于优先考虑评价指标。模型的复杂性较高,权重参数较大,推理性能低,泛化性较差,不易部署到无人机载边缘计算端。为了应对这些挑战,本文提出了一种新颖的可见光与红外图像融合方法,即知识蒸馏的自适应DenseNet来学习预先存在的融合模型,通过使用超参数(例如宽度和深度)来实现融合效果和模型轻量化。本文提出的方法在典型地面目标数据集进行了评估,实验结果表明,该模型参数仅为77 KB,推理时间为0.95 ms,具有超轻量的网络结构,良好的图像融合效果和复杂场景下较强的泛化能力。 展开更多

关键词 可见光与红外图像 图像融合 知识蒸馏 自适应 无人机

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基于独立成分分析和IHS变换域的灰度可见光和红外图像融合 被引量：4

5

作者 邢雅琼 王晓丹 +1 位作者 毕凯 郝新娣 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期411-417,共7页

针对灰度可见光和红外图像的融合图像缺乏色彩信息、图像的高阶信息在变换域中统计独立性不足的缺陷,提出一种基于独立分量分析和IHS(亮度-色度-饱和度)变换域的融合方法.该方法利用IHS变换域能够有效分离图像亮度分量和彩色信息的优势... 针对灰度可见光和红外图像的融合图像缺乏色彩信息、图像的高阶信息在变换域中统计独立性不足的缺陷,提出一种基于独立分量分析和IHS(亮度-色度-饱和度)变换域的融合方法.该方法利用IHS变换域能够有效分离图像亮度分量和彩色信息的优势,对灰度可见光图像建立灰度图像的彩色传递模型.利用各分量的独立性进行基于独立分量分析和IHS变换域的图像融合,并得到最终的彩色融合图像,使融合图像更加符合人类视觉要求.仿真实验验证了所提出算法的有效性. 展开更多

关键词 独立成分分析 亮度-色度-饱和度 红外和可见光 图像融合

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基于拉普拉斯分解耦合亮度调节的可见光与红外图像融合算法 被引量：10

6

作者 冯贺 李立 赵凯 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期91-97,共7页

为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用图像的亮度特征来融合可见光与红外图像。借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息。并利用图像的均值特... 为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用图像的亮度特征来融合可见光与红外图像。借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息。并利用图像的均值特征,计算图像的亮度信息,对低频图层的融合权值进行自适应调整,从而得到一个目标信息完整度较高的融合低频图层。基于图像的空间频率特征,对高频图层所含的细节丰富度进行评估,以获取一个细节丰富的融合高频图层。再利用拉普拉斯逆分解方法,对低、高频图层完成融合。实验数据显示,较已有的融合算法而言,所提算法的融合结果更能突出目标信息,具备更为丰富的细节特征。 展开更多

关键词 可见光与红外图像融合 拉普拉斯分解 亮度调节 空间频率 均值特征

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基于非下采样Contourlet变换耦合特征选择机制的可见光与红外图像融合算法 被引量：7

7

作者 罗娟 王立平 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期163-169,共7页

为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差等不足,提出了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。首先,... 为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差等不足,提出了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。首先,通过NSCT对可见光与红外图像计算,分离出其不同图像系数。然后,利用信息熵函数,度量图像所含信息量的丰富度,以形成低频系数的融合系数,得到富含红外目标等丰富信息的融合低频系数。采用像素点的邻点信息,度量图像的清晰度特征,并引入均值函数,度量图像的光谱特征,再联合图像的清晰度特征,构造特征选择机制,从图像中选择理想的高频系数融合函数,获取兼顾细节特征和光谱特征的融合高频系数。最后,通过实验结果发现,较现有的融合算法而言,所提算法拥有更好的融合质量,更好地保持了图像的光谱特征,且目标内容显著。 展开更多

关键词 可见光与红外图像融合 非下采样CONTOURLET变换 特征选择机制 信息熵函数 清晰度特征 光谱特征

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可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习模型 被引量：6

8

作者 沈克成 施佺 王晗 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期939-946,共8页

为了增强能见度深度学习模型在小样本条件下的准确率和鲁棒性,提出一种基于可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习方法.首先,利用图像配准获取视野范围与分辨率均相同的可见光-远红外输入图像对;然后,构造三分支并行结构的多模态特... 为了增强能见度深度学习模型在小样本条件下的准确率和鲁棒性,提出一种基于可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习方法.首先,利用图像配准获取视野范围与分辨率均相同的可见光-远红外输入图像对;然后,构造三分支并行结构的多模态特征融合网络;分别在可见光图像、远红外图像及其累加特征图中提取不同性质的大气特征,各分支的特征信息通过网络结构实现模态互补与融合;最后在网络末端输出图像场景所对应的能见度的等级.采用双目摄像机收集不同天气情况下的室外真实可见光-远红外图像作为实验数据,在不同性能指标、多角度下的实验结果表明,与传统单模态能见度深度学习模型相比,多模态能见度模型可显著提高小样本条件下能见度检测的准确率和鲁棒性. 展开更多

关键词 能见度检测 深度学习模型 可见光-远红外图像 多模态融合网络

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基于可见光和红外图像融合的建筑外墙空鼓与脱落识别方法研究 被引量：1

9

作者 王玮 米庆仁 +1 位作者 肖云 杨新聪 《工业建筑》 2024年第5期51-59,共9页

建筑外墙空鼓与脱落的识别对于确保城市老旧建筑物周围公共安全至关重要。传统的人工原位检测方法需要耗费大量人力物力且存在一定的安全风险,此外识别结果也会受到专业人员的工作经验和工作状态等主观因素的影响。近年来,采用无人机进... 建筑外墙空鼓与脱落的识别对于确保城市老旧建筑物周围公共安全至关重要。传统的人工原位检测方法需要耗费大量人力物力且存在一定的安全风险,此外识别结果也会受到专业人员的工作经验和工作状态等主观因素的影响。近年来,采用无人机进行图像采集并通过人工智能模型对建筑外墙缺陷进行识别的方法逐渐流行开来。然而,目前对于缺陷检测的研究仅针对单一模态的可见光图像或者红外图像,往往只能对某一缺陷进行检测,且没有考虑缺陷之间的转换关系。针对这一问题,通过融合建筑外墙的可见光和红外图像,结合两种模态的图像信息,并通过不同深度的UNet和Res-UNet模型对融合后图像进行建筑外墙缺陷识别,比较了不同深度模型的识别效果。试验结果表明,深度为4的Res-UNet模型对建筑外墙的空鼓和脱落具有很好的识别效果。 展开更多

关键词 多模态融合 可见光和红外图像融合 外墙缺陷识别 深度学习

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基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测 被引量：4

10

作者 赵炜东 郭鹏宇 +3 位作者 刘勇 曹璐 杨伟丽 季明江 《上海航天（中英文）》 CSCD 2023年第1期44-52,共9页

为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题,本文在YOLOv5网络基础上,通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能,提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI... 为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题,本文在YOLOv5网络基础上,通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能,提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI-YOLOv5。实验结果表明:双模态融合目标检测算法性能优于单模态目标检测算法,在交并比阈值为0.5的情况下,可见光+红外融合网络的平均精度达0.976,相较于单可见光网络提高了2.5%,相较于单红外网络提高了8.9%,有效缓解了复杂场景下出现的错检和漏检问题,验证了可见光与红外卫星图像融合在舰船目标检测任务中的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 舰船检测 可见光与红外卫星图像 图像融合 VI-YOLOv5

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基于非下采样Shearlet变换与剥离策略的可见光与红外图像融合算法 被引量：5

11

作者 杨竹青 谢宏 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期728-733,共6页

为了使可见光与红外融合图像能更好的表达目标信息,联合非下采样Shearlet变换与剥离策略,对其进行融合。首先,借助非下采样Shearlet变换,获取可见光与红外图像的高、低频成分。然后,通过Otsu阈值分割方法来构建剥离策略,将红外图像中的... 为了使可见光与红外融合图像能更好的表达目标信息,联合非下采样Shearlet变换与剥离策略,对其进行融合。首先,借助非下采样Shearlet变换,获取可见光与红外图像的高、低频成分。然后,通过Otsu阈值分割方法来构建剥离策略,将红外图像中的目标层与其背景层进行剥离,并以目标层为基础,利用图像的区域能量特征,对可见光图像与红外图像背景层的低频系数进行加权计算,并将结果与红外图像的目标层结合,以得到富含目标内容和背景内容的融合低频系数。引入区域方差函数,对图像的细节特征进行测算,通过构造方差加权因子,得到富含细节特征的融合高频系数。最后,对两个融合系数实施非下采样Shearlet逆变换,从而输出融合图像。实验结果显示,本算法融合的图像,比现有融合算法融合的图像更具优良的目标及细节表达能力,可用于获取高质量的可见光与红外融合图像。 展开更多

关键词 可见光与红外图像融合 非下采样Shearlet变换 剥离策略 区域能量 方差加权因子

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可见光与红外双模态图像融合行人检测

12

作者 王钊 解文彬 文江 《软件导刊》 2022年第12期174-181,共8页

由于传统融合检测方法未能较好地解决双模态融合中冗余信息带来的误检、漏检问题。为了更有效地利用双模态信息,提出一种光照感知和卷积块注意模块相结合的双模态特征融合行人检测网络(IWFC-Net)。首先根据可见光图像提取光照感知值,将... 由于传统融合检测方法未能较好地解决双模态融合中冗余信息带来的误检、漏检问题。为了更有效地利用双模态信息,提出一种光照感知和卷积块注意模块相结合的双模态特征融合行人检测网络(IWFC-Net)。首先根据可见光图像提取光照感知值,将其作为融合权重指导双模态图像特征融合;然后加强融合特征进行卷积块注意力机制加强,强化特征表示;最后将加强后的融合特征送入YOLO目标检测层进行多尺度行人预测,得到多尺度行人检测结果。在KAIST、LLVIP多光谱数据集上的实验结果表明,所提方法既能有效融合双模图像互补信息提升目标检测精度,又能显著降低冗余信息造成的漏检和误检率,还能达到35 FPS左右的检测速度,以期为行人检测提供新的解决方法。 展开更多

关键词 可见光与红外图像 双模图像融合 行人检测 光照感知 卷积块注意模块

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基于光谱和图像信息融合的玉米霉变程度在线检测 被引量：9

13

作者 沈飞 黄怡 +5 位作者 周曰春 刘琴 裴斐 李彭 方勇 刘兴泉 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第16期274-280,共7页

融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法。辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85%相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变。在样品储藏的第0、6、9、12、15天,同时在线采集其光谱及图像特... 融合可见-近红外光谱和机器视觉分析技术,建立玉米霉变程度在线检测方法。辐照灭菌玉米分别接种5种谷物中常见有害霉菌,并于28℃和85%相对湿度环境中储藏15 d至严重霉变。在样品储藏的第0、6、9、12、15天,同时在线采集其光谱及图像特征信息,将提取的样品光谱特征波长和图像颜色特征参数融合成总特征参数,建立玉米霉变程度定性定量模型。结果表明,主成分分析可成功区分不同霉变程度的玉米样品;基于光谱和图像信息融合的线性判别分析模型对不同霉变程度玉米样品的整体识别率达91.1%,比单独应用光谱和图像时的准确率分别提高4.4%和8.9%;基于信息融合的玉米菌落总数偏最小二乘回归模型结果也同样较优,模型预测决定系数Rp^2为0.894 1,均方根预测误差为0.665(1g(CFU/g)),相对分析偏差达3.06。结果表明光谱和图像数据融合能够提高模型精度,在霉变玉米在线检测方面具有可行性。下一步应不断扩大样品量,补充自然霉变及受更多代表性霉菌侵染的玉米样品,以不断增强模型的鲁棒性和适用性。 展开更多

关键词 玉米 霉菌侵染 霉变 可见-近红外光谱 图像 数据融合 在线检测

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基于光谱融合的火星表面相关矿物分类方法研究 被引量：6

14

作者 徐伟杰 武中臣 +4 位作者 朱香平 张江 凌宗成 倪宇恒 郭恺琛 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1926-1932,共7页

多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射光谱... 多源数据融合能在一定程度上扩展数据信息量,更利于建立准确和稳健的分析模型。行星探测中常采用多个载荷协同分析同一目标,因此利用多载荷数据融合辨别分析火星矿物具有重要科学意义和应用前景。分别采用可见近红外(Vis-NIR)反射光谱和拉曼(Raman)散射光谱两种技术手段测量了火星表面主要矿物(硅酸盐、硫酸盐、碳酸盐)的光谱特征曲线,并对获取的光谱数据进行基线校正、Savitzky-Golay平滑以及标准矢量归一化(SNV)等必要的数据预处理。根据光谱特征,首先选取样品Vis-NIR和Raman数据信息丰富、信噪比高、光谱信号重叠小的波段(Vis-NIR:430~2 430nm,Raman:130~1 100cm^(-1)),然后运用软独立建模分类法(SIMCA)、主成分分析法-K最邻近分类法(PCA-KNN)分别建立基于Vis-NIR,Raman及两者融合(累加融合、串联融合)的矿物聚类分析模型。采用SIMCA算法的矿物聚类准确率由单一光谱建模的72.6%(Vis-NIR),90.7%(Raman)提升为融合建模的96.3%(累加融合)和98.1%(串联融合);采用PCA-KNN的准确率由单一光谱建模的68.9%(Vis-NIR),72.9%(Raman)提升为融合后的80.3%(累加融合)和92.6%(串联融合)。实验结果表明:光谱融合能够发挥Vis-NIR,Raman各自的数据优势,所建火星表面相关矿物分类模型的预测准确度更高。该研究为我国火星探测任务奠定了岩石分类方法基础。 展开更多

关键词 可见近红外光谱 拉曼光谱 光谱融合 软独立建模分类法 主成分分析-K值最邻近分类法

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可见-近红外光谱结合机器视觉动态检测花生黄曲霉毒素B1污染 被引量：5

15

作者 严晨 蒋雪松 +5 位作者 沈飞 何学明 方勇 刘琴 周宏平 刘兴泉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期3865-3870,共6页

花生是一种重要的油料作物,易受曲霉菌感染从而产生黄曲霉毒素,其中黄曲霉毒素B1(AFB1)对人畜具有较高威胁。传统AFB1检测方法操作繁琐、破坏物料以及耗时长等问题较为突出,因此发展一种快速、无损且适合在线的检测方法对花生生产及加... 花生是一种重要的油料作物,易受曲霉菌感染从而产生黄曲霉毒素,其中黄曲霉毒素B1(AFB1)对人畜具有较高威胁。传统AFB1检测方法操作繁琐、破坏物料以及耗时长等问题较为突出,因此发展一种快速、无损且适合在线的检测方法对花生生产及加工具有重要意义。将从市场购买的市购花生,于28℃和85%相对湿度环境中储藏至霉变。在0, 4, 6, 7和8 d时间段,再分别以0.15 m·s^-1的速度动态采集其光谱和图像信息,采集信息后利用酶联免疫吸附法(ELISA)测定花生中AFB1含量。对光谱采用多元散射校正、基线校正、标准正态变量校正以及Savitzky-Golay平滑等方法预处理,并对600~1 600 nm范围内的光谱数据进行主成分分析,根据主成分权重系数确定8个特征波长(630, 1 067, 1 150, 1 227, 1 390和1 415 nm);对图像采取灰度化和阈值分割等方法处理,并提取12种图像颜色特征参数。最后利用线性判别分析(LDA)以及支持向量机(SVM)建立花生样品的定性判别分析模型(以国家标准20μg·kg^-1为界限)。ELISA结果表明,花生AFB1超标率为58%;可见-近红外图谱分析表明,在1 180 nm等波峰处随着毒素侵染程度的加深,吸光度逐渐降低;机器视觉分析表明,随着储藏时间的增加,花生表面逐渐暗淡并有菌丝覆盖,毒素侵染水平逐渐提高,花生图像的RGB值总体下降。通过主成分分析发现,光谱呈现较明显的聚类趋势,而图像及数据融合聚类趋势不明显。根据全谱段、特征波长构建的LDA和SVM模型均能够对超标和未超标样品进行快速识别,其中基于全谱段的模型最佳识别率达92%,基于特征波长的模型最佳识别率达88%;相对于基于光谱信息建模,非线性SVM模型在根据图像颜色特征参数建模分析上表现较优,最佳识别率为90%;结合花生样品内外部信息,基于光谱和图像信息融合的SVM模型最佳识别率达到92%。利用可见-近红外光谱以及机器 展开更多

关键词 花生 可见-近红外光谱 图像 信息融合 黄曲霉毒素B1 动态筛选

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基于双模态输入的孪生网络目标跟踪算法 被引量：3

16

作者 刘子龙 王晨 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3796-3800,共5页

主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能。针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在SiamFC网络模型以及红外—可见光图像融合思想... 主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能。针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在SiamFC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法。根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度。在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果。 展开更多

关键词 目标跟踪 孪生网络 可见光红外图像融合 模态权值更新

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融合光谱和图像特征信息的羊肉TVB-N含量无损检测 被引量：2

17

作者 张凡 淑英 +3 位作者 张志胜 孙剑锋 王颉 王文秀 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期191-200,共10页

为实现羊肉挥发性盐基氮(TVB-N)含量的快速、无损检测,利用可见-近红外光谱与机器视觉技术提取光谱特征信息和图像特征参数,将图谱特征信息融合后建立羊肉样品中TVB-N的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型。采集贮藏1~15 d的73个羊肉样... 为实现羊肉挥发性盐基氮(TVB-N)含量的快速、无损检测,利用可见-近红外光谱与机器视觉技术提取光谱特征信息和图像特征参数,将图谱特征信息融合后建立羊肉样品中TVB-N的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型。采集贮藏1~15 d的73个羊肉样品在320~1100 nm波段范围的可见-近红外光谱和图像信息,参照国家标准方法测定样品中TVBN含量。采用竞争性自适应加权算法优选特征波长作为光谱特征信息,提取样品图像的颜色及纹理特征作为图像特征信息,通过特征层融合法将光谱信息与图像信息融合成总特征参数。分别基于3种特征信息建立羊肉TVB-N含量的LSSVM预测模型。结果表明:基于图谱融合信息建立的模型预测精度优于仅利用光谱信息或图像信息的建模结果,其验证集相关系数为0.930,标准分析误差为1.873 mg/100 g,相对分析误差为2.635。该结果证实基于融合图谱特征信息无损预测羊肉贮藏过程中TVB-N含量的可行性,为实现羊肉样品中TVB-N含量的定量、快速、无损、准确预测提供了参考方法。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 颜色及纹理特征 图谱信息融合 挥发性盐基氮含量 特征层融合

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基于XRF和Vis-NIR光谱数据融合的土壤镉含量定量分析法 被引量：2

18

作者 王清亚 李福生 +3 位作者 江晓宇 邬书良 谢涛锋 黄温钢 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1327-1333,共7页

根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征,建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型。结果表明,等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型。其中外积融合... 根据鄱阳湖南矶山区域土壤的X荧光光谱和可见近红外光谱特征,建立了3种数据融合(等权融合、累加融合、外积融合)的最小二乘向量机定量分析模型。结果表明,等权融合和外积融合模型精度和稳定性均优于单一光谱定量分析模型。其中外积融合模型性能最佳,其决定系数(R2)为0.85,校正均方根误差(RMSEC)为0.09,预测均方根误差(RMSEP)为0.06,相对分析误差(RPD)为2.41,满足实际土壤中Cd的检测需求。该方法准确可靠,可为我国土壤重金属分类分级方法研究提供参考。 展开更多

关键词 X荧光光谱 可见近红外光谱 最小二乘支持向量机 镉含量 外积融合 土壤

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融合声振信号与可见近红外透射光谱的苹果轻度霉心病检测

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作者 谷家辉 赖丽思 +1 位作者 王凯 张慧 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第23期259-267,共9页

针对单一方法对苹果轻度霉心病检测精度较低的问题,提出基于近红外透射光谱和声振技术的异源信息融合方法,以提升对苹果轻度霉心病的判别能力。针对近红外光谱信号,首先分析不同预处理和特征提取方法对建模效果的影响,完成光谱特征波段... 针对单一方法对苹果轻度霉心病检测精度较低的问题,提出基于近红外透射光谱和声振技术的异源信息融合方法,以提升对苹果轻度霉心病的判别能力。针对近红外光谱信号,首先分析不同预处理和特征提取方法对建模效果的影响,完成光谱特征波段的选择。针对声振信号,利用YSV工程测试与信号分析软件和Pearson相关系数优选7个时域特征。随后,通过特征拼接将光谱特征波段与时域特征组成融合特征向量,分别采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)和CNN-LSTM基于单一源特征和融合特征构建判别模型。通过模型性能分析,融合了近红外透射光谱15个特征波段与7个时域特征的CNN-LSTM组合模型对于轻度霉心病的判别性能最优,测试集的准确率、召回率、特异性和F1分数分别达到了98.31%、97.06%、97.06%和97.90%。实验结果证明本研究提出的可见近红外透射光谱与声振信号特征融合方法可以有效提高苹果轻度霉心病的判别准确率。 展开更多

关键词 可见近红外透射光谱 声振信号 苹果霉心病 特征融合 卷积神经网络-长短时记忆网络

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多分辨率低秩导向滤波的热红外图像空间融合

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作者 苗馨远 张晔 张钧萍 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2255-2269,共15页

热红外遥感图像由于其特定的成像方式,包含目标特有的发射率及温度等特征。然而,热红外遥感图像较低的空间分辨率却限制了其广泛应用。随着遥感技术的发展,同一区域获得的多源遥感图像可以提供更为完备的目标信息,使得利用多源融合技术... 热红外遥感图像由于其特定的成像方式,包含目标特有的发射率及温度等特征。然而,热红外遥感图像较低的空间分辨率却限制了其广泛应用。随着遥感技术的发展,同一区域获得的多源遥感图像可以提供更为完备的目标信息,使得利用多源融合技术实现热红外图像空间分辨率增强与亚像素级特征提取成为可能。为此,本文提出了一种基于多分辨率自适应低秩表达与残差信息迁移的热红外图像空间超分辨算法,该算法通过可见光与热红外图像融合的方式实现热红外图像空间特性的自适应融合增强。本文算法优势主要体现在以下几个方面:(1)基于多分辨率的超像素分割,使用超像素块代替传统的方块作为低秩恢复单元,自适应地调整单元内空间特性以保持单元内地物类型的稳定并抑制结构性噪声;(2)通过构建导向线性滤波器,在保护热红外图像光谱信息的前提下,实现可见光图像精细空间特征向热红外图像的迁移;(3)在低分辨层建立增强热红外图像残差与可见光图像残差之间关联并迁移至高分辨层,在保证超分辨图像细节信息的前提下,实现热红外图像空间超分辨。为了验证算法的有效性,本文采用2014年IGARSS数据融合竞赛提供的可见光与热红外实验数据进行实验,并与融合竞赛中表现最为优异的监督图特征融合方法进行比较,并从温度反演精度以及分类精度两个方面评价超分辨效果。实验结果表明,本文提出的方法其噪声抑制效果、空间平滑效果、边缘锐化效果更为优异,超分辨热红外图像有着更为精细的空间信息,并且对于不同区域类型均能较好的保护热红外图像光谱信息。对于不同地物类型,融合超分辨图像有较高的亚像素温度反演精度以及更高的分类精度,其温度反演误差小于1 K,总体分类精度较原热红外图像提升20%以上。 展开更多

关键词 亚像素温度反演 可见光、热红外图像融合 导向滤波器 多分辨率空间自适应低秩表达 超像素分割

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