基于CNN-WF的高灵敏紫外成像仪中的图像配准与融合

侯思祖; 刘雅婷; 陈天威

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基于CNN-WF的高灵敏紫外成像仪中的图像配准与融合

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针对现有紫外成像仪中紫外光与可见光图像配准实时性差,精度不高等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与小波融合(Wavelet Fusion,WF)的紫外光与可见光图像配准融合方法,并将其应用于高灵敏紫外成像仪中。首先,结合刚体变换和卷积神经网络对采集到的图像数据进行参数模型预训练,通过自主挖掘图像特征寻找到最优空间变换参数,实现紫外光图像与可见光图像的精确配准;其次,利用二维小波分解与重构算法实现紫外光与可见光图像的融合。实验结果表明,所提方法的紫外光图像与可见光图像配准速度快,叠加精度高,且具有良好的稳定性。

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来源
《半导体光电》 |2021年第4期|596-602|共7页
作者
侯思祖; 刘雅婷; 陈天威;
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作者单位

华北电力大学电气与电子工程学院;

河北保定071003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
卷积神经网络; 紫外成像仪; 图像配准; 小波融合;

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