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基于深度玻尔兹曼模型的红外与可见光图像融合

冯鑫 李川 胡开群

基于深度玻尔兹曼模型的红外与可见光图像融合

冯鑫, 李川, 胡开群
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-02-19
  • 修回日期:  2014-05-01
  • 刊出日期:  2014-09-05

基于深度玻尔兹曼模型的红外与可见光图像融合

  • 1. 重庆工商大学机械工程学院, 制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室, 重庆 400067
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:51375517)、重庆高校创新团队项目(批准号:KJTD201313)、重庆工商大学校内青年博士基金(批准号:1352007)和重庆市教委自然科学基金(批准号:KJ1400628)资助的课题.

摘要: 为了克服红外与可见光图像融合时噪声干扰及易产生伪影导致目标轮廓不鲜明、对比度低的缺点,提出一种基于深度模型分割的图像融合方法. 首先,采用深度玻尔兹曼机学习红外与可见光的目标和背景轮廓先验,构建轮廓的深度分割模型,通过Split Bregman迭代算法获取最优能量分割后的红外与可见光图像轮廓;然后再使用非下采样轮廓波变换对源图像进行分解,并针对所分割的背景轮廓采用结构相似度的规则进行系数组合;最后进行非下采样轮廓波反变换重构出融合图像. 数值试验证明,该算法可以有效获取目标和背景轮廓均清晰的融合图像,融合结果不但具有较高的对比度,还能抑制噪声影响,具有有效性.

English Abstract

参考文献 (19)

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