基于CNN的非下采样剪切波域多聚焦图像融合

来源 :郑州大学学报(工学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：forisa1

【摘要】

：

结合非下采样剪切波变换的时频分离优良特性,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)域图像融合算法.首先对源图像进行NSST分解,其次对分解的低频系数进行基于CNN的融合策略.最后对分解的高频系数进行基于向导滤波(guided filtering

【作者】

：

刘帅奇王洁安彦玲李子奇胡绍海王文峰

【机构】

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河北大学电子信息工程学院,河北省机器视觉工程技术研究中心,北京交通大学信息所,中国科学院新疆生态与地理研究所数字图像处理实验室

【出处】

：

郑州大学学报(工学版)

【发表日期】

：

2019年04期

【关键词】

：

图像融合多聚焦图像融合非下采样剪切波变换卷积神经网络向导滤波 image fusion multi-focus image fusion NSST CN

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61572063,61401308),河北省自然科学基金资助项目(F2016201187,F2016201142),河北省高等学校科学技术研究项目(QN2016085),河北大学引进人才科研启动经费(2014-303).

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