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1.
针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合,舍弃二者的稀疏噪声。最后,对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建,得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较,所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合,突出场景中的感兴趣区域,且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升,提升最大值分别为0.73、0.15、0.11,噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。 相似文献
2.
摘要: 为了更好地满足航空航天领域中使用的多种嵌入式软件的高可靠性要求,设计一种软件脆弱性自动分析定位的方法.该方法基于程序切片技术,改进现有的前向计算动态切片算法,利用动态程序切片收集程序运行时的动态信息,构造程序切片谱,设定相关统计量统计程序语句的脆弱性可疑度,生成脆弱性定位报告.在发现软件中存在的脆弱性后,该方法对导致此脆弱性的程序代码根源实现了自动分析定位.基于此方法设计开发了软件脆弱性自动定位工具并进行了实例验证分析,实验证明了该方法的有效性. 相似文献
3.
飞行中,通过确定飞机位置,即可判定飞机是否在预定航线上及偏航距离多大。目视飞行中,飞杨位置通常按它附近的地标相关位置确定。对于装备有飞行管理系统(FMS)的飞机,在仪表飞行情况下,通过近程或远程导航传感器传 相似文献
4.
针对声发射源传统识别方法可信度低的缺陷,研究复合材料的声发射检测中的关键问题——声发射源的识别问题,指出多传感器数据融合技术是有效识别声发射源特征的新方法。 相似文献
5.
FU Da-an ZHANG Wei 《华北航天工业学院学报》2007,(5)
专科英语在理论上被界定为专门用途英语(ESP)分支下,介于学术英语(EAP)与职业英语(EOP)之间的业务用途英语(EPP)。而本科(大学)英语在理论体系上属于普通英语(GE)。本文从ESP理论的角度探讨了专科英语,本科英语及成人专科英语的定位和相互关系。 相似文献
7.
8.
9.
10.
RonaldMahler 《空载雷达》2001,(1):13-24
假设采用多目标跟踪器跟踪处于强杂波环境中的暗弱目标,在《杂波中暗弱目标的捕获》一文中,Oilver Drummond指出,对于这样的跟踪器,目标捕获(即,确定在含有持续的象素中是否存在目标)是两个截然不同的问题。具体地说,目标捕获要求有两个接收机工作特性(ROC)曲线,而目标只要求有一个。在以往有关这一主题的会议和其它会议上发表的论文以及《数据融合的数学方法》一书中,我们已经介绍了“有限集统计法”(FISST),它直接将常规的单传感器、单目标统计推广到多目标领域。在本文我们说明了怎样通过FISST使探测和捕获统一在一个相似的决策理论框架下。其基本构想是采用一个统一的具有杂波模型的Bayesian单目标跟踪器,而不是一个多目标跟踪器。与常规的探测问题相类似(即,在“只有噪声”和“目标+噪声”的假设之间作出判断),捕获问题化为常规的判决问题(即,在“只有杂波”和“目标+杂波”的假设之间作出判断)。此外, 我们还说明了对于这一类广义探测问题应怎样来确定“捕获ROC曲线”。 相似文献