【摘 要】
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针对红外与可见光图像在融合过程中目标物体的边缘模糊导致细节丢失的问题，提出基于滚动引导滤波器(RGF,Rolling Guidence Filter)和卷积稀疏表示(CSR,Convolution Sparse Representation)的红外与可见光图像融合方法。首先，利用RGF和高斯滤波器将配准后的源图像进行多尺度分解；其次，针对基础层，通过构建对比显著图和权重矩阵进行融合；然后，细节层利
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针对红外与可见光图像在融合过程中目标物体的边缘模糊导致细节丢失的问题，提出基于滚动引导滤波器(RGF,Rolling Guidence Filter)和卷积稀疏表示(CSR,Convolution Sparse Representation)的红外与可见光图像融合方法。首先，利用RGF和高斯滤波器将配准后的源图像进行多尺度分解；其次，针对基础层，通过构建对比显著图和权重矩阵进行融合；然后，细节层利用ADMM方法求解卷积稀疏系数，完成特征响应系数融合，采用CSR融合规则；最后，经过重构得到融合结果图。
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针对糖尿病性视网膜图像数据集的不均衡、组织形态的特征提取不充分、分级准确率不高等问题，本文提出一种基于DR-Net模型的改进识别算法，Improved DR-Net。本文选用Kaggle失明检测竞赛数据集APTOS2019Dataset，采用多种数据增强策略扩充数据集，并引入Eye-PACS数据集进行无偏修正，同时采用高斯滤波等形态学方法增强眼底图像特征；对ResNext50聚合残差结构进行预训练
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