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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多傳感器圖像融合技術(shù)的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-05 22:51
  隨著圖像處理技術(shù)的日益發(fā)展,圖像融合技術(shù)逐漸成為其中重要組成部分,圖像融合技術(shù)應(yīng)用范圍也日漸廣泛。海洋探測(cè)就是其中一個(gè)應(yīng)用方向,海洋環(huán)境比較復(fù)雜,海洋監(jiān)測(cè)會(huì)受到時(shí)間、天氣等因素的影響。并且不同的圖像傳感器有各自不同的優(yōu)缺點(diǎn)。其中偏振圖像傳感器可以穿透海霧成像,克服海面耀斑對(duì)目標(biāo)的影響,但圖像信息豐富度較差;紅外圖像傳感器根據(jù)探測(cè)目標(biāo)與附近環(huán)境發(fā)射的熱輻射差距檢測(cè)目標(biāo),亮度與天氣環(huán)境等基本不會(huì)影響紅外成像;可見光圖像傳感器信息豐富,但易受環(huán)境影響。因此三者進(jìn)行融合,則可取長補(bǔ)短達(dá)到提升圖像質(zhì)量的目的。但是紅外、偏振與可見光三種圖像融合,如何在提升融合效果的同時(shí)使計(jì)算量相對(duì)減少。為了解決上述問題,本文提出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的多傳感器圖像融合算法,該算法的總體思路為:將預(yù)處理得到的偏振、紅外和可見光圖像傳感器獲取的圖像輸入系統(tǒng)。首先使用改進(jìn)的CNN模型提取其預(yù)處理得到的偏振圖像和可見光圖像的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行初次融合,進(jìn)而采用NSCT對(duì)特征融合圖像和紅外圖像進(jìn)行多尺度分解和多方向分解。最后對(duì)子帶圖像低頻采用加權(quán)平均融合規(guī)則減少計(jì)算量,高頻子帶圖像采用像元最大值融合規(guī)則進(jìn)行融合以提高邊緣保持性,得到最終融...

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖3前沿領(lǐng)域系統(tǒng)化工程訓(xùn)練體系

圖3前沿領(lǐng)域系統(tǒng)化工程訓(xùn)練體系

表2人工智能領(lǐng)域案例知庫企業(yè)學(xué)校案例開發(fā)實(shí)踐——美食分類智能小車遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)案例開發(fā)實(shí)踐——垃圾分類智能小車系統(tǒng)避障系統(tǒng)設(shè)計(jì)案例開發(fā)實(shí)踐——口罩檢測(cè)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)調(diào)度案例開發(fā)實(shí)踐——安全帽檢測(cè)基于TSN的智能小車傳感器和作動(dòng)器實(shí)驗(yàn)板設(shè)計(jì)案例開....


圖2.2神經(jīng)

圖2.2神經(jīng)

第2章多傳感器圖像融合理論6用CNN做的一些相關(guān)圖像處理的結(jié)果圖。(a)(b)圖2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征圖(a)CNN融合圖像;(b)特征提取圖像(3)IHS融合法IHS融合算法一般情況下多用于帶有色彩的圖像融合較多,但是經(jīng)過圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展,這種算法也漸漸應(yīng)用到紅外光、偏振光與....


圖2.3WT算法

圖2.3WT算法

第2章多傳感器圖像融合理論7經(jīng)典的TD圖像處理算法簡介。?(1)金字塔變換融合(PTF,PyramidTransformationFusion)研究圖像的發(fā)展史可以知道最早應(yīng)用在圖像融合變換就是PTF算法了。上世紀(jì)布爾特和阿德萊斯等人首次將PTF應(yīng)用到圖像處理中的,之后眾多科學(xué)家....


圖2.4WT算法融合圖像

圖2.4WT算法融合圖像

第2章多傳感器圖像融合理論8a)Q為最終結(jié)果;b)W和1W分別為小波變換函數(shù)與逆變換函數(shù);c)F為融合函數(shù);d)KI表示第k幅原圖像,k=0,1.....N。在利用WT算法進(jìn)行圖像融合時(shí),它的優(yōu)點(diǎn)是小波具有平移不變性、而且經(jīng)過處理后的信息是非冗余的,但是其缺點(diǎn)也很明顯,就是在進(jìn)行....



本文編號(hào):3920165

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