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摘要:
该文针对生猪红外热图像和光学图像的融合,提出一种基于非子采样轮廓波的图像融合算法。在图像多尺度、多方向分解的基础上,设计了基于邻域平均能量和邻域方差的低频子带系数加权融合规则,以及基于邻域能量最大的带通系数融合规则。针对亮度-色度-饱和度变换法(intensity-hue-saturation transform,IHS)、小波变换法(discrete wavelet transform,DWT)、轮廓波变换法(contourlet transform,CT)等融合方法以及非子采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)域下不同融合规则进行了对比试验,试验结果表明该文算法具有较好的融合效果。定量融合评价指标中,平均梯度指标高于 IHS、DWT、CT 等方法25%以上,边缘信息保持指标高于其他3种方法23%以上。该文方法的提出对于改善生猪异常视觉监测中的前景轮廓提取具有较大意义;同时,对进一步开展猪体部位区域温度特征提取,建立生猪多源特征融合的计算机视觉异常监测系统,提高生猪异常预警可靠性具有积极意义。
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文献信息
篇名 生猪轮廓红外与光学图像的融合算法
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 红外图像 图像融合 光学 非子采样轮廓波 生猪异常监测
年,卷(期) 2013,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 113-120
页数 8页 分类号 TP391.41|S127
字数 5546字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.17.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 霍冠英 河海大学物联网工程学院 37 375 13.0 18.0
2 朱伟兴 江苏大学电气信息工程学院 130 1640 21.0 35.0
3 刘波 江苏大学电气信息工程学院 44 379 12.0 18.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
红外图像
图像融合
光学
非子采样轮廓波
生猪异常监测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
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395062
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