作者：王蒙,戴亚平 单位：北京理工大学 出版：《北京理工大学学报》2015年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBJLG2015020160 DOC编号：DOCBJLG2015020169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于加权相关矩的多传感器图像融合方法》PDF+DOC2005年第12期 陈少辉,曾致远,张秋文,王乘,周建中 《基于加权中值塔形分解的图像融合方法》PDF+DOC2003年第34期 刘卫光,周利华 《遥感图像的融合方法研究》PDF+DOC2010年第04期 张志红 《基于目标检测的红外和可见光动态图像融合》PDF+DOC2005年第08期 李振华,敬忠良,孙韶媛,刘刚 《一种基于小波变换的多传感器图像融合优化方法》PDF+DOC2004年第07期 程英蕾,赵荣椿,蒋晓悦,王兵 《基于成像模型的遥感图像IHS融合》PDF+DOC2009年第03期 刘鹏,刘定生,李国庆 《多模态生物特征识别技术进展综述》PDF+DOC2009年第02期 王瑜,穆志纯,徐正光 《方向非抽样小波变换在多传感器图像融合中的应用》PDF+DOC2008年第02期 李其申,李俊峰,赵喜玲,江泽涛 《几种平移不变性图像融合方法的客观评价》PDF+DOC2008年第02期 李印清,李玲玲,李保 《一种改进的基于全变差范数图像融合方法》PDF+DOC2013年第04期 郝珉慧,刘哲,张永亮,张鹤妮

    • 提出了一种新的基于方向梯度直方图(HOG)的图像特征融合方法.该方法采用视觉激活度(VAM)来选择具有显著方向性的局部梯度统计值，构成融合的方向梯度直方图(FHOG)，有效地解决了多分辨率(MR)图像融合存在的不足.文中把这些融合特征输入线性支持向量机(SVM)，训练得到人体/背景二元分类器用于人体检测.实验表明，与传统多分辨率图像融合方法相比，在参考点处本文提出方法漏检率下降3~10%，虚警率平均下降20%以上。

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