基于神经网络的多滤波图像融合及效能评估-中国学术期刊网络出版总库

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基于神经网络的多滤波图像融合及效能评估

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【英文篇名】	Fusion of Multi-filter Image Based on Neural Network and Performance Evaluation
【下载频次】	★★☆
【作者】	孟飞; 夏朝辉; 孙鹏; 王仕成; 杨小冈;
【英文作者】	MENG Fei; XIA Zhaohui; SUN Peng; WANG Shicheng; YANG Xiaogang(The Second Artillery Engineering College; Xi'an 710025; China);
【作者单位】	第二炮兵工程学院;
【文献出处】	弹箭与制导学报 , Journal of Projectiles,Rockets,Missiles and Guidance, 编辑部邮箱 2008年 06期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	中值滤波; 自适应Wiener滤波; Lee滤波; 人工神经网络; 图像融合;
【英文关键词】	median filter; adaptive Wiener filter; Lee filter; artificial neural network; image fusion;
【摘要】	对于单幅噪声图像的多滤波算法,文中提出人工神经网络融合多滤波图像的算法,设计了神经网络的结构,应用免疫遗传算法对网络进行学习训练,然后引入性能参数对滤波融合效能做出科学的评估,仿真显示该方法是有效的。
【英文摘要】	For a single noise image,a new algorithm using artificial neural network(ANN) to fuse multi filter images was presented.The ANN framework was designed and the immune genetic algorithm was adopted to train ANN.Then,the efficiency of filter fusion was evaluated scientifically through different performance parameters.The simulation results show that the method is effective on image multi-filter.
【基金】	国家自然科学基金(60772151)资助
【更新日期】	2009-02-11
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言目前图像融合领域多研究的是不同传感器图像的融合技术,利用不同传感器或者同一传感器获得同一目标的多聚焦、多光谱的图像,利用它们的冗余信息进行融合。但是,对于单幅含噪图像的滤波融合研究较少,进行单幅图像滤波融合的算法研究,对图像的增强、复原和滤波都是非常必要?

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