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摘要:
针对双模态红外图像在融合时异类差异特征两两合成出现信息冗余导致所选择的融合算法相互冲突,造成融合效果差甚至失效的问题,提出了一种基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取方法.首先计算双模态红外图像多融合算法下不同差异特征的融合有效度,利用可能性框架得到对应的可能性分布向量子集;其次计算向量子集的信息量和可信度,并对多个向量子集进行加权合成;然后构建基于信息质量的排序函数,得到每种融合算法下的非支配子集;最后构建多融合算法得分函数的联合分布对多种融合算法优化选择.实验结果表明,将基于质量来整合多个差异特征的方法运用于双模态红外图像融合算法选取中,所选出的融合算法在加权综合指标上高于其他算法均值55%以上,证明了本文方法的有效性和合理性;由多组实验算得本文方法平均耗时10.083 s,在时间效率上也符合实时图像融合应用的工程需求.
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文献信息
篇名 基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取
来源期刊 光子学报 学科
关键词 图像处理 融合算法选取 信息质量 可能性合成 双模态红外图像
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 图像处理|Image Processing
研究方向 页码范围 167-179
页数 13页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3788/gzxb20215003.0310003
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
融合算法选取
信息质量
可能性合成
双模态红外图像
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期刊影响力
光子学报
月刊
1004-4213
61-1235/O4
大16开
西安市长安区新型工业园信息大道17号47分箱
52-105
1972
chi
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相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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