典型文献
基于轻量级网络和边缘校正的多聚焦图像融合方法
文献摘要：
野战条件下部队装备维修抢修技术力量有限,需要后方技术专家进行远程支持,为解决远程支持专家实时、全面观察维修现场环境的问题,提出一种基于轻量级神经网络和边缘校正的多聚焦图像融合方法.第一级融合使用改进的轻量级神经网络模型对图像补丁进行分类,将输出结果重构成初级决策图,划分出主聚焦区域;第二级融合使用一种改进的边缘检测算法,生成边缘引导图对初级决策图进行边缘校正,获得良好的融合边缘.选取cifar?10数据集中的自然图像进行特殊处理,模拟边界模糊情况,创建多尺度模糊数据集.实验结果表明,该融合方法参数量少、模型体积小、收敛速度快,经过两个阶段的处理,图像细节保有度高,融合边界效果良好,在主观视觉和客观评估方面优于其他融合方法,能够满足维修任务需要.
文献关键词：
图像融合;轻量级网络;边缘校正;装备维修;深度可分离卷积;边缘检测;融合规则
中图分类号：
作者姓名：
于桐;郭利;王卫国
作者机构：
陆军工程大学石家庄校区,河北 石家庄 050003
文献出处：
引用格式：
[1]于桐;郭利;王卫国-.基于轻量级网络和边缘校正的多聚焦图像融合方法)[J].现代电子技术,2022(13):28-34
A类：
边缘校正
B类：
轻量级网络,多聚焦图像融合,融合方法,野战条件,装备维修,抢修,技术力量,方技,技术专家,远程支持,现场环境,轻量级神经网络,第一级,融合使用,补丁,输出结果,决策图,分出,第二级,改进的边缘检测,边缘检测算法,边缘引导,导图,cifar,边界模糊,模糊数,方法参数,参数量,体积小,收敛速度,保有,有度,客观评估,维修任务,深度可分离卷积,融合规则
AB值：
0.374795
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