国家自然科学基金(61263040)
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
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- 相关机构：南昌航空大学江南大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- NSST域红外和可见光图像感知融合被引量：5
- 2021年
- 为了提高融合图像的视觉感知效果,提出一种非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shear Transform,NSST)域红外和可见光图像感知融合方法。首先采用NSST将源图像分解为高频和低频分量;接着采用参数自适应脉冲耦合神经网络(Parameter Adaptive Pulse Coupled Neural Network,PA-PCNN)融合高频分量图像,提高成像细节;然后联合使用高斯滤波器和双边滤波器进行多尺度变换以融合低频分量图像,将低频分量分解为多尺度纹理细节和边缘特征以捕获更多的多尺度红外光谱特征;最后利用NSST逆变换获取融合图像。实验结果表明,该方法不仅可以有效提高融合图像的细节信息,而且还能增强红外特征的提取能力以契合人体的视觉感知。
- 李威李忠民
- 关键词：多尺度变换
- 结合多维定标和局部纹理特征的改进SIFT匹配算法被引量：2
- 2017年
- 针对SIFT(scale-invariant feature transform)算法计算速度低、匹配精度不高的问题,提出一种结合多维定标和局部纹理特征的改进SIFT匹配算法。通过多维定标算法(multidimensional scaling,MDS)对128维SIFT特征描述符进行降维,提高SIFT特征匹配的计算速度,与其它降维算法相比,MDS保证了数据的几何拓扑性;基于特征一致性匹配规则和比值一致性匹配规则,提出一种改进的双向匹配策略;分析比对匹配点对邻近区域的LBP纹理特征,进一步降低误匹配率。仿真结果表明,与同类算法相比,该方法在匹配精度和匹配速度上都得到一定程度的改善。
- 程诗梦周之平李忠民
- 关键词：SIFT特征纹理分析
- 一种基于EASSF的红外与可见光图像视觉保真度融合
- 2022年
- 最近,多尺度特征提取被广泛应用于红外与可见光图像融合领域,但是大多数提取过程过于复杂,并且视觉效果不佳。为了提高融合结果的视觉保真度,本文提出一种基于边缘感知平滑锐化滤波器(Edge-Aware Smoothing-Sharpening Filter,EASSF)的多尺度图像融合模型。首先,提出一种基于EASSF的多尺度水平图像分解方法对源图像进行分解,得到水平方向上的多尺度纹理成分和基础成分;其次,采用最大值融合规则(Max-Fusion, MF)融合纹理成分,避免图像细节信息的丢失;然后,通过一种感知融合规则(Perceptual-Fusion, PF)融合基础成分,捕获显著性目标信息;最后,通过整合融合后的多尺度纹理成分和基础成分得到融合图像。实验通过分析感知融合系数,对比融合结果的客观数据得出红外与可见光图像融合在多尺度EASSF下较为合适的取值范围;在该取值范围内,本文提出的融合模型同一些较为经典和流行的融合方法相比,不仅解决了特征信息提取的复杂性,而且通过整合基础成分的显著性光谱信息,有效地保证了融合结果的视觉保真度。
- 李威李忠民
- 广义输出误差模型的两阶段最小二乘递推辨识被引量：3
- 2014年
- 在有色噪声干扰系统中有一类系统,它具有广义输出误差模型（OEARMA）,本文提出一类广义输出误差模型的两阶段递推最小二乘参数估计算法.该算法基本思想是结合辅助模型辨识思想和分解技术,将系统分解成两个子系统,每个子系统包含一个参数向量.借助基于辅助模型和递推最小二乘理论,用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中未知中间变量,用估计残差代替信息向量中不可测噪声项,从而可以运用递推辨识思想来估计系统所有参数.该算法具有较高的计算效率,仿真例子说明提出算法的有效性.
- 贾杰陈晨曹姣罗小娜丁锋
- 关键词：最小二乘
