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基于DenseFuse网络的无人机载红外和可见光鹿科动物图像融合
野生动物学报野生鹿科（Cervidae）动物作为生态系统的组成部分，在维持生态平衡方面扮演着至关重要的角色。无人机影像技术在野生动物监测中的应用已日趋成熟，但受自然光照条件和野外环境复杂多变的影响，单一光谱成像技术很难得到高质量的野生鹿科动物图像。因此提出一种基于DenseFuse网络的图像融合算法，通过无人机搭载的多光谱成像设备，将红外图像与可见光图像融合，同时保留红外图像的轮廓信息和可见光图像的外貌信息，提高了监测图像质量。基于野生鹿科动物影像数据集，采用多种图像融合策略进行实验 ...
李汶佼 +7 more
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四川大学学报. 自然科学版, 2012 针对HIS空间各通道间不具有正交性,导致基于该颜色空间的图像融合中颜色畸变较明显,而laβ彩色空间具有感知去相关性,结合非下采样Contourlet变换系数在不同尺度、方向和位置间具有很强的依赖性,提出一种基于广义邻域结构相似度的红外和彩色可见光图像融合法,首先将彩色可见光图像转换到lαβ空间,利用非彩色通道对红外图像重映射;然后NSCT分解非彩色通道和重映射图像,对低频系数采用不同融合规则比较,高频子带采用综合同尺度中邻域系数能量和兄弟子带间的结构相似度的融合规则,重构NSCT融合系数 ...
薛琴 +5 more
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大数据为提高图像清晰度，解决传统图像在去雾过程中存在的特征提取困难、去雾不彻底等问题，提出一种基于生成对抗网络的多特征融合端到端去雾网络。该网络由生成器和判别器组成，生成器采用编解码结构，通过多特征提取融合（MFEF）块提取多种感受野下的高维表征信息。判别器使用一系列卷积计算对生成图像和清晰图像进行特征差异分析，引导生成器输出更加真实的去雾图像。实验结果表明，该算法在有效消除雾霾干扰的同时，能够最大限度地保留图像的原始色调。与现有方法相比，该算法在峰值信噪比、结构相似性客观评价指标上分别提升了2.588 dB、
司亚中, 张旭龙, 杨帆, 王健宗, 程宁, 肖京
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Spatiotemporal changes of construction land expansion in Hangzhou city(杭州城市建设用地扩张的时空演变分析)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 基于杭州市1914—2018年间6期近代地图与遥感影像数据，通过目视解译数字化的近代地图，使用面向对象的分类方式对CORONA、Landsat TM和OLI影像进行分类并提取建设用地数据，计算扩张速度、重心变化、景观格局指数和增长类型，分析建设用地的扩张过程与扩张模式。结果表明：（1）近百年来杭州城市建设用地扩张明显，扩张过程主要集中在改革开放后。（2）杭州城市重心经历了“北—西北—北—东南—南”的变化过程，由向单一方向扩张转变为多方向均衡发展的态势。（3）建设用地扩张过程基本符合“扩散—融合”假说 ...
LUHuan(卢奂) +2 more
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智能科学与技术学报, 2021 针对皮肤镜图像数量不充足以及各类疾病之间影像数据不平衡的问题，提出一种融合类加权交叉熵损失函数和分层卷积神经网络的皮肤镜图像分类方法。首先对皮肤镜图像进行色彩恒常化处理，消除环境光源噪声；然后构建基于ResNet 50的分层卷积神经网络，并在迁移学习的基础上分别构建二分类和多分类卷积神经网络模型，根据皮肤镜图像的数量特点设置类加权交叉熵损失函数。实验结果表明，该方法具有较好的分类效果，分类准确率达到了85.94%，与未改进的分类模型ResNet 50相比，测试准确率提高了5.752%。
邵虹, 张鸣坤, 崔文成
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Gaoya dianqi, 2022 为了实现电气设备故障红外图像的高效智能化辨识，针对传统电气设备故障红外图像检测方法出现的检测效率低下与检测结果主观性较强的问题，文中提出了一种基于改进BEMD频域分解的Res-LSTM电气设备红外图像故障辨识方法。首先采用BEMD算法对红外图像进行频域分解，并将其原有的滤波器替换为Gaussian滤波器，对BEMD进行改进，大大加快了其分解速度。其次，构建了Res-LSTM故障诊断网络，采用ResNet对电气设备红外图像进行特征提取，并通过LSTM网络对提取出的特征进行故障诊断。最后 ...
李岩, 刘玉娇, 李国亮, 蔡杨
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智能科学与技术学报, 2021 面部表情识别是一种直接、有效的情绪识别模式。机器学习可以对图像表情进行形式化表征，但由于缺乏大脑的认知表征能力，在小样本数据集或复杂表情（伪装）数据集上的识别性能并不理想。针对此问题，将机器人工智能的形式化表征与人脑通用智能的情感认知能力结合，提出一种基于脑机协同智能的情绪识别方法。首先，从脑电图信号中提取脑电情感特征，以获取大脑对情绪的认知表征。其次，从情感图像中提取图像的视觉特征，以获取机器对情绪的形式化表征。为了增强机器模型的泛化能力，在特征学习中引入样本间的迁移适配 ...
刘栋军 +4 more
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Dianci bileiqi, 2022 近年来，基于深度学习的图像识别技术广泛应用于电力巡检图像分析领域。针对电力巡检图像中绝缘子定位算法准确性受到训练图像数量和质量限制的问题，提出一种基于风格迁移算法和图像清洗的电力巡检图像样本扩充方法。首先，提出一种基于风格迁移算法的目标检测数据集扩充方法，通过调整风格迁移算法中风格特征和内容特征占比的系数，生成同时包含绝缘子图像内容特征和风格图像风格特征的风格化图像，并通过复用风格化图像对应的原图像的标注文件，完成风格化图像中绝缘子位置和类别的标注。其次，提出一种基于改进LeNet ...
尤振飞 +6 more
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Texture segmentation based on wavelet-double Markov random fields(基于小波-双马尔可夫随机场的纹理分割)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2006 传统高斯金字塔马尔可夫随机场模型仅仅捕捉图像低频信息，纹理分割效果不太理想.根据纹理图像小波分解后各频带的统计性质和层次关系，优化频带选取，提出了一种变形小波结构，建立了融合这种结构上尺度内部和尺度之间关系的双马尔可夫随机场模型，引入了一种近似最大联合概率分割算法，并从理论上分析了该算法的合理性.实验表明，与基于高斯金字塔马尔可夫随机场模型的分割方法相比，该算法分割质量明显提高；并且，对模型中自由参数的选取进行比较，证实它们在给定区间上的选择具有鲁棒性.
LIUGuo-dong(刘国栋) +1 more
doaj +1 more source
[Electrocardiogram classification algorithm based on CvT-13 and multimodal image fusion]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2023 Li G, Zhu S, Liu Z, Lin J, Pang Y.
europepmc +1 more source