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[学位论文] 作者：侯瑞超,,
来源：云南大学 年份：2020
随着计算机科学、集成电路系统以及传感器技术的迅猛发展,图像的获取方式不再局限于单一的传感器。如今,面对图像类型的多元化和数据的复杂化,单一模态图像已经不能满足现代复杂应用的需求,所以图像融合技术应运而生。图像融合技术将不同传感器所捕获的不同模态......
[期刊论文] 作者：侯瑞超,周冬明,聂仁灿,刘栋,,
来源：计算机应用 年份：2018
针对传统红外与可见光图像融合时边缘不清晰、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度,最具稀疏表达特性与脉冲发放皮层(SCM)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST与多目标人工蜂群优化SCM参数的图像融合方法。首先,通过......
[期刊论文] 作者：刘栋,周冬明,聂仁灿,侯瑞超,,
来源：计算机应用 年份：2018
针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)无法准确提取多聚焦图像聚焦区域的问题,提出一种利用相位一致性(PC)来检测图像清晰区域,并结合PCNN的多聚焦图像融合算法。首先,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)对源图像进行多尺度分解,分别得到图像的高频子带和低频子带;其次,通......
[期刊论文] 作者：侯瑞超,周冬明,聂仁灿,李兴叶,,
来源：云南大学学报(自然科学版) 年份：2019
结合非下采样剪切波变换(NSST)和改进的拉普拉斯能量和以及双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM),提出一种新的彩色多聚焦图像融合算法.首先对源图像进行HSI彩色空间变换获得色调、饱和度和亮度分量,对源图像亮度分量采用NSST进行分解,获取相对应的高低频分解系数;然......
[期刊论文] 作者：刘栋,聂仁灿,周冬明,侯瑞超,熊磊,,
来源：计算机工程与应用 年份：2018
针对传统多尺度融合算法不具平移性、融合效果较差以及PCNN参数设置复杂等问题,提出了一种结合非下采样剪切波变换(NSST)与遗传算法(GA)优化脉冲耦合神经网络(PCNN)参数的图像融合方法,将融合指标(互信息MI、边缘信息保留度QAB/F、熵EN、空间频率SF、图像标准差......
[期刊论文] 作者：侯瑞超, 周冬明, 聂仁灿, 刘栋, 郭晓鹏,,
来源：计算机科学 年份：2018
针对现存的红外与可见光图像融合算法亮度不均、目标不突出、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换（NSST）具有多尺度、最具稀疏表达的特性,显著性检测具有突出红......
[期刊论文] 作者：刘琰煜,周冬明,聂仁灿,侯瑞超,丁斋生,,
来源：云南大学学报(自然科学版) 年份：2019
针对目前红外与可见光融合算法在保留可见光图像中的背景信息时无法同时有效地提取红外图像信息,提出了一种基于低秩表示和字典学习的红外与可见光的图像融合算法.首先,采用低秩表示对红外图像和可见光图像进行分解,分别获得源图像的低秩和稀疏成分,其中稀疏成......
[期刊论文] 作者：侯瑞超，周冬明，聂仁灿，刘栋，HOURuichao，ZHOUDongming，NIERencan，LIUDong,
来源：计算机应用 年份：2018
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[期刊论文] 作者：刘琰煜,周冬明,聂仁灿,侯瑞超,丁斋生,
来源：云南大学学报(自然科学版 年份：2019
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[期刊论文] 作者：丁斋生,周冬明,聂仁灿,侯瑞超,刘琰煜,帅新芳,,
来源：计算机应用与软件 年份：2020
根据不同的成像原理,医学图像有多种不同的图像类型。针对CT-MRI图像融合中容易造成细节和对比度信息丢失等问题,提出一种基于多尺度局部极值分解方法(LES)和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的图像融合方法。利用多尺度局部极值分解方法将源图像分解为一系列不同......
[期刊论文] 作者：侯瑞超,唐智诚,王博,颜秉卿,任桐炜,武港山,
来源：中国造船 年份：2020
随着人工智能技术的快速发展,水面无人艇在海上巡逻安防、反水雷作战以及反潜作战等领域中扮演日益重要的角色。其中,智能化技术作为水面无人艇的核心技术之一,受到广泛关注...
[期刊论文] 作者：丁斋生,周冬明,聂仁灿,侯瑞超,刘栋,刘琰煜,,
来源：云南大学学报(自然科学版) 年份：2019
深度学习用于红外-可见光图像融合,若只提取深度特征而不进行特征处理,会导致在某些方面融合性能下降.针对这一问题,提出一种基于深度特征和零相位分量分析的融合框架.首先,将源图像分解成低频部分和高频部分;然后,利用显著性检测将低频子带部分融合.其次,使用......
[期刊论文] 作者：侯瑞超，周冬明，聂仁灿，刘栋，郭晓鹏，HOURui-chao，ZHOUDong-ming，NIERen-can，LIUDong，GUOXiao-peng,
来源：计算机科学 年份：2018
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[期刊论文] 作者：侯瑞超，唐智诚，王博，颜秉卿，任桐炜，武港山，HOURuichao，TANGZhicheng，WANGBo，YANBingqing，RENTongwei，WUGangshan,
来源：中国造船 年份：2020
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