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多传感器图像融合及其应用综述 总被引:18,自引:5,他引:18
文章综述了多传感器图像融合的基本概念、模型、常用方法及应用,探讨了图像融合的评价准则,分析了图像融合领域存在的问题,并提出了未来的研究方向。 相似文献
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基于SGNN的图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,将神经网络用于图像融合处理取得了一些成果,但已有的方法存在着计算量大、需要用户设置网络结构和较多参数等缺点.自生成神经网络(SGNN)是一类自组织神经网络,它不需要用户指定网络结构和学习参数,而且不需要迭代学习,是一类特点突出的神经网络.提出一种基于SGNN进行图像融合的新方法,分3步:①对图像进行预处理,使用小波方法滤除图像的噪声;②用SGNN对图像像素进行聚类,将像素按灰度值聚为某几类;③对经过第2步处理的像素进行融合,用灰度值对像素进行模糊分类之后再用加权平均法精确化,最终得到融合图像.该方法易于使用、计算速度快.实验表明该方法融合结果的均方误差比拉普拉斯金字塔算法和小波变换方法降低约30%~60%. 相似文献
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