基于NSST与IFCNN的红外可见光图像融合算法

针对在图像融合中存在边缘细节保留不够理想的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与卷积神经网络图像融合框架(IFCNN)的红外可见光图像融合算法.首先将红外和可见光图像进行NSST分解.然后为了使低频子带图像更好地突出轮廓信息,使用相似性匹配的融合规则对图像进行融合;对高频子带图像使用IFCNN提取特征层,特征层通过L2正则化、卷积运算和最大选择策略处理可以得到最大权重图,根据最大权重图来确定高频融合规则.最后使用NSST逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,所提算法很好地保留图像的边缘及纹理等细节信息,减少伪影和噪声,具有良好的视觉效果.     

基于WEMD和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中边缘模糊、对比度较低的问题,提出一种二维窗口经验模式分解(WEMD)和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合算法.将红外和可见光图像进行WEMD分解得到内蕴模式函数分量和残余分量,将内蕴模式函数分量通过主成分分析进行融合,残余分量用加权平均进行融合,重构得到初步融合图像,再将初步融合图像输入生...     

基于快速交替引导滤波和CNN的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合中出现细节信息丢失,边缘模糊以及伪影的问题,本文提出一种快速交替引导滤波,在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率,结合CNN（卷积神经网络）以及红外特征提取进行有效的融合。首先,对源图像利用四叉树分解和贝塞尔插值来提取红外亮度特征结合可见光图像得到初始融合图像。其次,通过快速交替引导滤波获取源图像的基础层与细节层信息,基础层通过CNN与拉普拉斯变换得到融合后的基础图像,细节层通过显著性测量的方法得到融合后的细节图像。最后,将初始融合图、基础融合图以及细节融合图进行相加得到最终融合结果。本算法涉及到的快速交替引导滤波以及特征提取性能使得最终融合结果中包含丰富的纹理细节信息,边缘清晰。经实验表明,本算法所得融合结果在视觉方面具有较好的保真度,客观评价指标较对比方法其信息熵、标准差、空间频率、小波特征互信息、视觉保真度以及平均梯度分别平均提高了9.9%,6.8%,43.6%,11.3%,32.3%,47.1%。     

示范性虚拟仿真实验项目的建设与探索

分析虚拟仿真实验项目建设中自主研发能力不够、开放共享不足、质量不高等主要问题,结合兰州交通大学持续推进虚拟仿真实验教学中心建设和实验项目建设的实践,提出由浅入深、循序渐进地探索虚拟仿真实验项目建设方案。以"数据与场景驱动的高速列车运行控制虚拟仿真实验"国家虚拟仿真实验项目的申报和建设为例,针对现场实习风险大、费用高、难以开展实践教学等问题,介绍在深度融合实际工程数据的基础上,采用虚拟仿真技术真实再现高速铁路列车控制全过程。     

基于双流网络与多示例学习的异常事件检测

面对当前复杂场景下异常事件检测算法过度依赖帧级别标记,以及I3D模型耗时长、内存占用大等问题,设计了一种基于I3D的M-I3D模型并将其作为特征提取器,提出一种了基于深度时空特征和多示例学习的异常检测方法.所提方法将正常视频和异常视频作为包,并将视频片段作为多示例学习中的示例.利用M-I3D模型提取每个视频片段的特征,并将提取到的特征向量输入到三层全连接层中,进而自动学习一个深度异常排序模型,该模型可以预测异常视频片段的分数.此外,为了在训练过程中较好地定位异常,在排序损失函数中引入稀疏函数和约束性函数.结果 表明,与其他方法相比,所提算法在UCF-Crime数据集上具有更高的准确率和更好的实时性.     

基于改进PMVS算法的多视遥感地形影像密集匹配

基于面元的多视立体(PMVS)算法应用于遥感多视地形影像三维场景重建时,影像中的弱纹理、灰度值变化不明显区域使得重建出的三维地形点云存在整体分布密度低和局部孔洞现象.结合遥感地形影像的特点,提出了基于影像块的并发SIFT算子和地面高程范围约束的改进PMVS算法,首先在特征提取阶段得到分布密集、均匀的特征点,进而通过地面高程范围约束的匹配传播过程高效地得到种子面元,再通过迭代种子面元扩充、面元过滤过程得到地形影像的三维点云数据.实验结果表明,相比原PMVS算法,改进的PMVS算法可在幅宽大、存在弱纹理区域的多视遥感地形影像上重建出稠密点云,有效修复了地形点云场景中的孔洞,并提高了重建时间效率.     

医学三维体数据中的几何测量方法研究

在应用医学图像诊断病情以及放射治疗计划制定中,器官及病变组织的几何测量具有重要的作用。文中基于医学三维体数据研究了空间中任意两点间的距离测量,基于面绘制的三角面片研究了组织器官表面积测量,基于体绘制研究了组织器官的体积测量,在实验中取得了较高的测量精度。     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。