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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.
王正盛 《南京航空航天大学学报(英文版)》2002,19(1)
许多实际应用问题需要求解含多个右端向量的大型非对称线性方程组 ,通常是把原来方程组分成单独几个含一个右端向量的方程组 ,再用某种迭代法分别单个求解 ,而更加经济有效的方法是应用能同时产生几个迭代向量的块迭代法来直接求解。本文在 IOM(q)算法的基础上 ,提出一种求解此类方程组的块拟最小残量 IOM(q)算法 ,讨论了如何收缩掉已收敛的部分方程组以及如何从产生的块 Krylov序列中删除线性相关或几乎线性相关向量的自适应技术。数值试验表明 ,此新的自适应块算法比块 GMRES算法及其他相关算法具有更好的收敛行为、更少的计算量和 CPU计算时间 ,是求解此类方程组的一种更加经济有效的算法。 相似文献
3.
4.
Sobolev空间在偏微分方程理论中占有重要的地位,且关于Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析(MRA)也已经被建立起来。然而在处理偏微分方程的边值问题时就显得有些不足,尤其是捕捉靠近边界层附近的微波。在本文给出中Sobolev空间H^2(I)的尺度函数以及它们之间的双尺度关系。在其基础上可以直接建立Sobolev空间H^2(I)的多分辨分析(V0真包含V1真包含…),其中Vj是由尺度函数通过平移与伸缩得到的。最后分析了关于Sobolev空间H^2(I)与H^2(I)的多分辨分析关系并给出了Sobolev空间H^2(I)的小波分解算法。 相似文献
5.
6.
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8.
9.
针对相干源非均匀线阵的波束形成,提出了Toeplitz化的基于特征空间的线性约束最小方差自适应波束形成算法(TELCMV)。该算法利用阵列接收信号的相关性进行Toeplitz化处理、把期望信号方向向量向信号子空间投影、进行线性约束最小方差波束形成来得到TELCMV权向量;TELCMV权向量没有包含噪声子空间的分量,而期望信号和干扰信号的输出不变,所以提高了输出信干噪比(SINR),收敛速度也快,在低信噪比和小快拍数下能取得较好的波束形成性能。仿真试验结果证明了TELCMV算法的优越性能。 相似文献
10.