特征级与像素级相混合的SAR与可见光图像融合

SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文面向目标识别,通过分析图像的成像机理,首先在NSCT融合框架下,将SAR图像中重要的目标信息加入到可见光图像中,并尽可能多的保留源图像的边缘细节信息;再结合数学形态学和多尺度空间理论,提取源图像的亮、暗细节特征,进行特征级融合,得到亮、暗细节特征显著增强的融合图像。实验结果表明,本文算法有效的融合了SAR图像的目标信息,并增强了源图像的细节特征,达到了较好的视觉效果,提高了图像的目标检测和识别能力。     

红外与可见光图像的变分增强融合算法研究

提出了一种基于变分法和梯度增强的红外与可见光图像融合算法。首先对红外与可见光的梯度特征进行自适应加权融合,得到初始融合梯度场;其次构建梯度特征增强模型,获得融合图像增强的梯度场;最后通过变分法将融合问题转换为最优化问题,得到最接近增强后梯度场的融合图像。实验结果表明,相比基于多分辨率框架下进行融合的拉普拉斯分解、小波变换及常见的基于变分的融合算法,所提出的算法得到的融合图像梯度特征最大,视觉效果最好,证明了算法的有效性。     

基于变换域多合成规则的双色中波红外图像融合

为了综合多个合成规则的优点,取得更好的双色中波红外图像融合效果,提出了基于变换域多合成规则的融合方法.采用支持度变换分别获得两个中波细分波段图像的低频成分图像和支持度图像序列;根据像素值最大法、区域特征最大法、区域特征加权法等合成规则的特点,提出了低频成分图像三个合成规则的组合方法;根据支持度图像的能量最大法、区域特征加权法等合成规则的特点,提出了支持度图像序列两个合成规则的组合方法.与单一合成规则的方法相比,融合后的图像局部标准偏差、局部粗糙度和融合质量参数分别提高了6.77%、4.86%和9.59%,实验结果证明了该融合方法的有效性.     

中国白酒产业理性认知——产业本质特征研究

中国白酒产业进入调整期,理性回归源于理性认知,挖掘产业本质特征是产业理性认知的逻辑起点。社会属性大于自然属性的产品本质特性决定了产业具有恒久且不可复制的酒体特色和人文文化传统,这构成白酒产业的本质特征。论证该本质特征的存在逻辑及形成机理构成文章主体内容及研究架构。     

中国白酒产业理性认知——产业价值创造方式评价

价值创造是白酒产业发展的核心动力,价值创造方式与产业结构、市场结构的匹配度,直接关系着产业价值创造能力和发展程度。从白酒产业价值链角度出发,对白酒产业价值链结构、价值创造方式进行分析评价,归纳总结其优势及不足,并指出未来白酒产业价值创新导向和推进创新的基础条件。     

基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取

针对具有复杂背景干扰,信噪比低的红外图像目标提取问题,提出了一种结合数学形态学和自动区域生长的红外目标提取方法。首先对图像进行中值滤波和灰度变换预处理,然后利用数学形态学高帽变换去掉大面积背景干扰区域,接着采用基于局部小波系数能量特征的方法找到感兴趣区域,再通过基于窗口均值的方法自动获取种子点进行区域生长分割。实验结果表明:本文方法能有效的消除复杂背景干扰,并很好的提取出目标。     

基于关键帧提取的红外与可见光序列图像快速融合

针对静态图像融合方法对于序列图像无法同时满足融合速率及融合质量的问题,提出了一种基于关键帧提取的红外与可见光序列图像快速融合方法。首先对红外和可见光图像序列进行关键帧提取,为体现本文方法的普遍适用性,选取静态图像中融合效果好的算法将两序列中对应的关键帧融合,如小波变换以及主成分分析法。然后对剩余图像帧利用最简单快捷的加权平均算法进行融合。而且相较于现有的只针对于目标进行提取和融合来提高融合速率的序列图像融合方法,在不明确目标的情况下,本文方法对整幅图像进行融合,更加合理且融合结果更适合人眼观察。最后通过对同一场景相同帧数的红外与可见光序列图像进行融合,实验结果表明本文基于关键帧提取的融合方法快速且保证了融合质量。     

异步交换式网络三技术要素剖析

本文对异步交换式（ＡＴＭ）网络的三大技术要素信元、虚连接、交换机进行分析。     

TurboC／C^＋＋的存储模式与指针的关系

本文通过对ＴｕｒｂｏＣ／Ｃ＾＋＋中的几种指针的介绍，引出Ｃ／Ｃ＾＋＋的六种存储模式，并讨论了在程序编译时，存储模式指针的关系，指出了在实际应用中应注意的一些问题。     

像素级图像融合效果的评价方法研究

研究像素级图像融合效果的各种评价指标。对现有的指标总结分析。提出一些新的指标。并提出了根据图像融合目的选取效果评价的方法。