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针对红外与低照度可见光图像融合时,细微的纹理信息不能有效地保留的问题,提出了基于CNN与直方图规定化的红外与低照度可见光图像融合算法。首先,通过基于卷积神经网络的融合方法得到融合后的图像;其次,计算融合后图像的灰度直方图,通过直方图规定化将可见光图像的直方图映射到融合图像的直方图的区间上,以增强图像的纹理信息;最后,将直方图规定化的图像与红外图像通过卷积神经网络的方法进行融合,得到融合图像。实验结果表明,本文提出的算法在视觉效果和客观评价上均优于基于卷积神经网络的融合方法。 相似文献
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尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配领域得到广泛应用,为降低其计算复杂度,提出了一种基于掩模(Mask)搜索的SIFT快速图像匹配算法.首先,分析图像的纹理信息,使用Harris算法的角点响应函数(CRF)对图像进行分区,将纹理复杂度较高的区域作为Mask并生成Mask金字塔,以减小特征点的搜索空间;其次,在极坐... 相似文献
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手写体数字识别风格变化大,而传统手写体数字识别的准确率又严重依赖于人工特征设计,一旦提取的特征不理想,识别效果就会收到非常大的影响。针对手写体识别正确率无法满足高精度的问题,设计一种高精度的手写体数字分类网络。首先使用连续非对称卷积提取图像的初步特征同时减少计算所需参数,其次使用深度可分离卷积改进Inception结构,并结合残差网络以防止梯度弥散,最后进行softmax分类。通过MNIST数据集实验,得到99.45%的识别率。为进一步提高网络识别率,在分类层使用支持向量机(SVM)代替传统卷积神经网络(CNN)的全连接层与softmax层,经交叉验证得到99.78%的识别率。结果表明,改进Inception结构能够获得更大的网络宽度,同时SVM对于CNN提取的特征的分类能力也有较好效果。 相似文献
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