作者:马超杰,杨华,李晓霞,凌永顺,吴丹,王静雯 单位:中国科学院光电技术研究所;中国光学学会 出版:《光电工程》2009年第01期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFGDGC2009010110 DOC编号:DOCGDGC2009010119 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器图像融合应用研究》PDF+DOC2015年第18期 原野,林宏,韩晓静,肖舟旻,邢劭谦 《无人机的超级相机》PDF+DOC 《一种基于多传感器的红外图像正则化超分辨率算法》PDF+DOC2015年第02期 苏冰山,吴炜,杨晓敏,李智,Gwanggil Jeon,陈雨 《基于多传感器像素分类的红外图像超分辨率算法》PDF+DOC2020年第20期 陈继光,苏冰山 《基于改进总广义变分的红外图像超分辨率算法》PDF+DOC2019年第22期 苏冰山,陈继光,陈雨 《电力巡检中的图像融合技术与应用》PDF+DOC2019年第08期 王景致,刘刚,袁嘉彬,高伟 《多传感器图像自动配准技术研究》PDF+DOC1999年第01期 钮永胜,倪国强 《一种基于改进的概率图像融合方法》PDF+DOC2012年第08期 赵澄东,王旭辉,杨静宇 《多传感器数据融合研究》PDF+DOC2009年第23期 杨丹,董杨琴 《基于传感器参数和感兴趣区域的图像配准算法研究》PDF+DOC2013年第01期 王世立,王学伟,李珂
  • 综合应用多传感器图像灰度分布特征和分形维数特征进行目标检测、应用动态边缘演化提取目标轮廓,有效解决了复杂场景多目标分割的难题。首先根据图像的内在属性应用指定直方图进行图像增强,随后分别对可见光图像应用分形维数特征、对红外图像应用最大熵法、对激光雷达图像应用局部阈值法进行兴趣区域提取;再将各传感器图像获得的兴趣区域进行交叉验证,进一步排除背景干扰;最后把经过综合处理的目标轮廓估计作为初始生长曲线应用动态边缘演化技术最终确定目标边缘。对大量的复杂场景多传感器图像测试表明,本文提出的方法较好地保留了目标的形状特征,是一种有效的多目标分割技术。

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