【摘 要】
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二维四通道不可分小波在图像融合中得到了成功的应用,但其滤波器组的选取都是依靠经验手动完成的,这样会导致图像融合的结果难以达到最优。针对在图像融合的过程中选择融合效果最优的滤波器组的问题,提出基于CNN的二维四通道不可分小波滤波器组的识别方法。该方法利用卷积神经网络强大的学习功能,对构造的大量二维四通道不可分小波滤波器组进行训练。让训练好的网络对滤波器组进行识别,让这些识别的不同类别滤波器组分别作图
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471160)。
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二维四通道不可分小波在图像融合中得到了成功的应用,但其滤波器组的选取都是依靠经验手动完成的,这样会导致图像融合的结果难以达到最优。针对在图像融合的过程中选择融合效果最优的滤波器组的问题,提出基于CNN的二维四通道不可分小波滤波器组的识别方法。该方法利用卷积神经网络强大的学习功能,对构造的大量二维四通道不可分小波滤波器组进行训练。让训练好的网络对滤波器组进行识别,让这些识别的不同类别滤波器组分别作图像融合,并对比其融合效果。实验结果表明,该方法在测试集上的识别准确率达到0.999 5,对训练测试集外的
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