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改进的对向传播网络及其在多传感器目标识别中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
针对多传感器数据融合和目标识别的特点,提出了改进的对向传播网络(MCPN),并与Dempster-Shafer(D-S)证据推理相结合,实现了决策层数据融合目标识别.文中利用仿真数据对所提出的网络训练算法和融合结构进行了实验研究.结果表明:改进后的对向传播网络识别性能优于传统的对向传播网络(CPN),融合后的目标识别率较单传感器明显提高.最后,将该方法应用于前视红外(FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统对算法和融合结构进行验证,结果表明文中提出的方法是可行的. 相似文献
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单一特征识别的钨矿石初选准确率低,稳定性差,本文提出结合模糊支持向量机和D-S证据理论相的多特征钨矿石识别方法.对矿石图像预处理后,分别提取矿石的颜色、灰度和纹理等3类视觉特征,对这3类视觉特征进行模糊分类得到各自的信任度,再以这3类信任度为独立证据,采用D-S证据理论对3类证据进行融合,并依据分类判决规则得到最终的识别结果.试验结果表明,通过D-S理论对模糊向量机证据的融合,钨矿石初选的正确识别率达到96%以上,其准确率和稳定性较单一特征均有大幅度提高,满足生产过程中初选工艺的要求. 相似文献
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为提高融合图像的可视性,解决传统红外与可见光图像融合算法中存在的边缘特征缺失、细节模糊的问题,提出了一种潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用潜在低秩表示对源图像进行分解,得到源图像的低秩分量和显著分量。其次,利用卷积神经网络根据源图像的特征信息,得到权值图。再次,通过引导滤波算法对权值图进行边缘锐化,然后再将优化后的权值图分别与源图像的低秩分量和显著分量融合,得到融合图像的低秩分量和显著分量。最后,将融合图像的低秩分量和显著分量叠加,得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法在主观评价和客观指标上均优于传统的红外与可见光图像融合算法。 相似文献
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提出一种包含去模糊的空间变换区域卷积神经网络的目标检测算法.首先,基于主动毫米波圆柱扫描成像原理对人体进行三维成像(频率24~30 GHz),建立毫米波图像数据集.然后,估计毫米波图像的模糊核,通过卷积去噪网络获得图像先验知识,将其集成到半二次分裂的优化方法中,以实现非盲目去模糊.最后,由定位网络、网格生成器和采样网络三部分组成空间变换网络,将它融入到特征提取网络中,在去模糊后实现目标检测.通过该非盲目去模糊算法得到的图像的峰值信噪比可达27.49 dB,目标检测算法的平均精度可达80.9%.实验结果表明,与现有的先进方法相比,该方法可以有效地提高图像质量和检测精度,为毫米波图像中隐藏危险品的目标检测提供了新的技术支持. 相似文献
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基于证据理论的小波萎缩图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于D-S证据理论的小波萎缩图像去噪方法。对含噪图像进行离散平稳小波变换后,运用Bayes方法分得各层高频子带的小波萎缩系数,根据小波萎缩系数的空间及层间相关性,利用D-S证据理论的合成法则对初始小波萎缩系数进行融合修正。实验结果表明,该方法在有效地去除图像中的噪声的同时,还能较好地保留图像的边缘信息。算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho的小波软阈值去噪方法、传统的中值滤波法和Winner滤波法。 相似文献
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舰船小目标图像配准算法 总被引:2,自引:2,他引:0
当舰船目标距离红外/可见光复合导引头较远的时候,红外与可见光图像中的目标信息微弱,可供提取的特征较少且差异较大,传统的图像配准算法很难适用.针对该问题,本文提出一种基于传感器参量的图像配准算法,首先根据红外与可见光传感器的成像模型将图像配准分解简化为视场配准与平移配准两个相对分离的步骤;然后利用传感器参量进行图像的视场配准;最后基于海天线和水平高通能量分布确定匹配点完成平移配准.仿真实验结果表明,该算法具有较高的配准准确度,可以应用于实际远距离海上舰船的红外和可见光图像配准. 相似文献
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《光子学报》2020,(2)
提出一种包含去模糊的空间变换区域卷积神经网络的目标检测算法.首先,基于主动毫米波圆柱扫描成像原理对人体进行三维成像(频率24~30GHz),建立毫米波图像数据集.然后,估计毫米波图像的模糊核,通过卷积去噪网络获得图像先验知识,将其集成到半二次分裂的优化方法中,以实现非盲目去模糊.最后,由定位网络、网格生成器和采样网络三部分组成空间变换网络,将它融入到特征提取网络中,在去模糊后实现目标检测.通过该非盲目去模糊算法得到的图像的峰值信噪比可达27.49dB,目标检测算法的平均精度可达80.9%.实验结果表明,与现有的先进方法相比,该方法可以有效地提高图像质量和检测精度,为毫米波图像中隐藏危险品的目标检测提供了新的技术支持 相似文献
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从图像中恢复场景的深度是计算机视觉领域中的一个关键问题。考虑到单一类型图像在深度估计中受场景不同光照的限制,提出了基于红外和可见光图像逐级自适应融合的场景深度估计方法(PF-CNN)。该方法包括双流滤波器部分耦合网络、自适应多模态特征融合网络以及自适应逐级特征融合网络。在双流卷积中红外和可见光图像的滤波器部分耦合使两者特征得到增强;自适应多模态特征融合网络学习红外和可见光图像的残差特征并将两者自适应加权融合,充分利用两者的互补信息;逐级特征融合网络学习多层融合特征的结合,充分利用不同卷积层的不同特征。实验结果表明:PF-CNN在测试集上获得了较好的效果,将阈值指标提高了5%,明显优于其他方法。 相似文献
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提出一种将循环伏安电化学法和近红外光谱法联立,用PLS-DA的D-S证据理论融合二者信息进行葡萄酒品种溯源研究的方法。分别采集来自不同产区的三类不同品种的171个干红葡萄酒样品的循环伏安曲线和近红外透射光谱。用PLS-DA法分别建立循环伏安电化学法和近红外光谱法的判别模型,以此为证据;用两个证据的D-S合成规则实现近红外判别结果与循环伏安法判别结果的重新决策。融合后的结果为:多产区不同品种葡萄酒溯源模型的建模集准确率为95.69%,检验集准确率为94.12%;单一产区不同品种葡萄酒溯源模型的建模集准确率为99.46%,检验集准确率为100%;判别结果都比融合前单一循环伏安电化学法和近红外光谱法的判别准确率得到了提高。实验结果表明, 该方法具有较高的溯源识别准确度, 可以快速准确地对待测葡萄酒品种进行定性检测。 相似文献
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针对单机红外搜索跟踪(IRST)系统探测距离和精度有限,得到的红外图像在杂乱背景和强噪声环境中弱小目标难以检测的问题,采用双机IRST对同时刻同目标区域探测后的图像进行配准融合,融合过程中采用高频基于区域、低频基于像素的多规则算法,提出一种基于小波变换与边缘信息表征的目标检测方法。仿真实验表明,多规则融合算法使图像质量评价指标提高了30%~50%,该目标检测方法可有效剔除虚假目标及滤除杂波干扰,从融合滤波前的7个减少到3个,虚警率降低,有助于弱小目标更为精确的检测识别。 相似文献
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针对传统D-S证据理论难以融合高度冲突证据的问题,并考虑到证据正常时Dempster规则具有优越的聚焦性能,提出了一种基于选择判据和贴近度的证据融合方法。把贴近度概念引入到D-S证据合成中,通过证据的一致性度量来计算证据的权重,从而实现了冲突证据的加权融合。同时提出了证据修正的选择判据,将证据分成冲突与非冲突两类,对冲突的证据进行修正后再进行合成,而非冲突证据可直接进行合成。通过实例验证表明,所提出的方法不但保持了Dempster规则优越的信息聚焦性能,而且较好的解决了冲突证据的合成问题。 相似文献
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红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像... 相似文献