Optical sensed image fusion based on neural networks

机译：基于神经网络的光学传感图像融合

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This paper proposes a neural network-based technique for improving the quality of the image fusion as required for the remote sensing (RS) imagery. This proposes to exploit information about the point spread functions of the corresponding RS imaging systems combining it with prior realistic knowledge about the properties of the scene contained in the maximum entropy (ME) a priori image model. Applying the aggregate regularization method to solve the fusion tasks aimed to achieve the best resolution and noise suppression performances of the overall resulting image solves the problem. The proposed fusion method assumes the availability to control the design parameters, which influence the overall restoration performances. Computationally, the fusion method is implemented using the maximum entropy Hopfield-type neural network (MENN) with adjustable parameters. Simulations illustrate the improved performances of the developed MENN-based image fusion method

机译：本文提出了一种基于神经网络的技术，可提高遥感（RS）图像所需的图像融合质量。这提议利用关于相应的RS成像系统的点扩展函数的信息，将其与关于包含在最大熵（ME）中的先验图像模型中的场景的特性的先验现实知识相结合。应用聚合正则化方法来解决融合任务，以实现整体结果图像的最佳分辨率和噪声抑制性能，从而解决了该问题。所提出的融合方法假定可以控制设计参数，从而影响整体修复性能。计算上，融合方法是使用参数可调的最大熵Hopfield型神经网络（MENN）实现的。仿真说明了改进的基于MENN的图像融合方法的性能

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来源
《Fifth International Conference on Applications of Photonic Technology (ICAPT 2002), Jun 1-6, 2002, Quebec City》|2002年|p.121-126|共6页
会议地点 Quebec City(CA);Quebec City(CA)
作者
Yu. Shkvarko; O. G. Ibarra-Manzano; R. Jaime-Rivas; J. A. Andrade-Lucio; E. Alvarado-Mendez; R. Rojas-Laguna; M. Torres-Cisneros; Julian Estudillo-Ayala; J. A. Alvarez-Jaime; R. Castro-Sanchez; H. Gutierrez-Martin; G. Jovanovic-Dolecek;
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作者单位

Facultad de Ingenieria Mecanica Electrica y Electronica, Universidad de Guanajuato. Av. Tampico 912, P.O. Box 215-A, Salamanca, Gto., C. P. 36730, Mexico;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
image improvement; neural network; system fusion;

机译：图像改善神经网络系统融合;

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