【摘 要】
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为提高多传感器融合图像的细节保持性与目标信息完整性,提出一种基于非下采样轮廓波变换(Non?Sub?sampling Contourlet transform,NSCT)与GoogLeNet神经网络模型相结合的异传感器图像融合算法。本文采用的异传感器图像为红外与可见光图像,首先将红外与可见光图像分别进行NSCT变换,分解得到一个低频子带系数和一系列多尺度、多方向的高频子带系数;然后将高频子带系数采
【出 处】
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Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astron
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为提高多传感器融合图像的细节保持性与目标信息完整性,提出一种基于非下采样轮廓波变换(Non?Sub?sampling Contourlet transform,NSCT)与GoogLeNet神经网络模型相结合的异传感器图像融合算法。本文采用的异传感器图像为红外与可见光图像,首先将红外与可见光图像分别进行NSCT变换,分解得到一个低频子带系数和一系列多尺度、多方向的高频子带系数;然后将高频子带系数采用区域能量取大策略进行融合,将低频子带系数输入GoogLeNet神经网络模型中提取特征图,从特征图中自适
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