基于改进谱残差显著性图的红外与可见光图像融合

为了将可见光图像与红外图像中的细节信息更多的呈现在融合图像中,突出目标特征并获得更好的图像视觉效果,本文提出一种基于改进谱残差显著性图的红外与可见光图像融合方法。首先用改进的谱残差显著性检测算法提取红外图像的显著性图并获得融合图像的显著性系数,然后对源图像进行双树复小波分解,并根据特定的融合规则分别对图像的低频部分以及高频部分进行融合,最后采用双树复小波逆变换重构获得最终的融合图像。实验表明,本文融合方法相较于传统融合方法融合质量更高并且在视觉效果上有显著提升。     

基于改进混沌粒子群算法的光伏阵列建模方法研究

准确地建立光伏阵列模型对光伏电站性能分析具有十分重要的意义。由于传统光伏阵列建模方法具有模型参数计算困难、计算结果精度低、对铭牌参数依赖性高等不足,导致传统光伏阵列模型具有适应性差等。文章从实测数据出发,提出了一种基于改进混沌粒子群算法的光伏阵列建模方法。模拟结果表明,相比于传统的建模方法,基于改进混沌粒子群算法的光伏阵列模型模拟结果的精度较高,更符合光伏阵列的实际输出特性,且不依赖于出厂参数,因此,适应性较好,并具有操作简单、易于实现的优点。