牛涛
- 作品数：6 被引量：20H指数：3
- 供职机构：中北大学信息与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 不同图像融合技术的融合性能分析比较被引量：4
- 2015年
- 现有红外偏振图像融合算法多采用单一固定的融合技术对源图像进行描述,在实际融合中无法全面描述、提取变化的源图像差异特征,不利于融合。针对这一问题,对比分析了多种图像融合技术,归纳总结了不同融合技术在融合红外偏振与光强图像时的特点,引入了梯形模糊数构建客观评价指标阈值,对多组图像的融合效果进行对比分析。研究表明:小波包变换(wavelet packet transform,WPT),双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT),非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST),非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT),主成分分析(principal component analysis,PCA)等融合技术能较充分地融合源图像的信息;WPT、DTCWT、NSST、NSCT、PCA、顶帽变换(Tophat)等融合技术较好地融合图像的边缘、轮廓;离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT),多分辨率奇异值分解(multiresolution singular value decomposition,MSVD),Top-hat等融合技术的融合结果有明显的块效应、锯齿状边缘;当某一源图像提供的信息量较大时,PCA相比其他融合技术更具有优势,但会丢失重要的局部特征。
- 原惠峰杨风暴张雷牛涛
- 关键词：图像融合偏振图像性能比较
- 红外偏振和光强图像差异特征分类树的构建被引量：2
- 2015年
- 红外偏振和光强图像差异特征分类是融合算法随着差异特征类型的变化而自适应变化的前提。构建了差异特征分类树,以此实现差异特征分类。首先分析红外偏振和光强成像的差异特性,依据其成像差异特性构建分类树第1层差异的类别;然后对多组图像统计并描述第1层差异类别下的各差异信息,依据统计结果构建第2层差异的类别;最后提取红外偏振和光强图像的差异特征,将其按照差异特征分类树进行分类。实验表明,所建立的差异特征分类树可将红外偏振和光强图像的差异特征分类。
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- 关键词：红外偏振
- 一种双模态红外图像的集值映射融合方法被引量：3
- 2015年
- 针对现有融合算法在处理红外偏振和光强两种模态图像时无法随着差异特征的不同而变化的问题,提出了一种双模态红外图像的集值映射融合方法。以多组红外偏振和光强图像为训练样本,根据底层特征的融合算法的类型分别建立差异特征类集和融合算法类集;构造各个差异特征对应各融合算法的融合有效度分布;通过多组图像融合有效度分布的均值聚合,建立全局图像的差异特征与融合算法的集值映射关系;提取被融合图像的差异特征,根据集值映射选择相应算法,通过各算法的组合得到融合结果。实验表明,该融合方法可以优化选择融合算法,将互补性强的差异特征有效融合。
- 牛涛杨风暴王志社王肖霞
- 关键词：红外偏振双模态集值映射
- 理工融合型课程“红外物理与技术”教学效果调查分析
- 2015年
- 学科的交叉渗透致使一些兼具理工特点的课程不断产生,只有将理工融合落实在具体的课程教学中,才能满足各专业的不同需求,本文就教学实践的效果,对理工融合型课程"红外物理与技术"进行调查分析。采用问卷调查法,调查学生对"红外物理与技术"课程教学的实践情况,以促进本课程深化教学改革,为提高课程教学效果提供依据。调查结果表明,"红外物理与技术"课程教学效果良好,得到了学生的认可。
- 杨风暴牛涛王肖霞蔺素珍
- 关键词：理工融合教学效果调查问卷
- 差异特征与融合算法的集值映射关系的建立被引量：11
- 2015年
- 针对红外偏振和光强图像现有融合算法无法随着图像差异特征的变化而优化选择的问题,提出了图像差异特征和融合算法的集值映射关系的建立方法。通过图像差异特征的分析与提取构建了差异特征集,将典型融合算法构建为融合算法集,利用数据包络分析法计算每个差异特征对各融合算法的融合有效度并构造融合有效度分布,通过对多组图像的融合有效度分布合成,建立差异特征与融合算法的集值映射关系。实验证明,所建立的集值映射关系可以优化选择融合算法,将互补性强的差异特征有效融合。
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- 关键词：红外偏振集值映射
- 模糊逻辑与特征差异驱动的红外偏振图像融合模型被引量：8
- 2014年
- 利用non-subsampled contourlet transform(NSCT)对红外偏振与红外光强图像进行分解,得到源图像的低频子带和高频方向子带。通过对红外偏振和光强图像差异特征的分析,对低频选取局部能量和局部信息熵提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合低频子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合低频子带的确定区域;对高频选取局部边缘信息保留量和局部方差提取差异特征,然后利用模糊逻辑融合高频方向子带的不确定区域,利用特征差异驱动来融合高频方向子带的确定区域。最后利用NSCT对高低频子带进行逆变换得到最后的融合图像。从而建立起基于模糊逻辑与特征差异驱动的红外偏振图像融合模型。实验仿真结果表明,该融合模型可融合源图像互补的差异特征,使其在目标识别和分类中具有一定的应用价值。
- 安富杨风暴牛涛
- 关键词：图像融合模糊逻辑红外偏振
