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为了保留红外与可见光图像更多的边缘及纹理信息,在常用的非下采样剪切波 变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)结合脉冲发放皮层(spiking corticalmodel,SCM)的图像融合算法基础上,引入引导滤波来处理高频系数,并将其作为SCM的外部 激励,融合高频部分。结合区域均值和区域能量,作为SCM的外部激励,融合低频部分。仿 真实验证明,所提算法的融合效果显然优于传统算法。在主观视觉上红外目标突出,背 景信息丰富,保留了良好的边缘及纹理信息,在客观评价上边缘保留因子、信息熵,以及对 比度等指标有明显的提高。 相似文献
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为了更好地突出红外与可见光融合图像中的目标信息,保留更多的纹理细节信息,提出了一种基于非下采样剪切波变换(non-subsample shearlet transform,NSST)域结合脉冲发放皮层模型(spiking cortical model,SCM)与改进的模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)的红外与可见光图像融合算法。首先,用改进的FCM提取源红外图像中的红外目标信息;然后,将得到的红外图像与可见光图像的目标区域和背景区域进行NSST分解,得到各自的高低频子带图像;接着,对得到的不同区域采用不同的融合策略,其中,对于高频背景区域采用SCM模型与改进赋时矩阵进行融合;最后,使用NSST逆变换,得到最终的融合图像。仿真实验证明,与其他方法相比,本文算法得到的融合图像在主观视觉上红外目标信息突出,纹理细节信息丰富,在客观评价上,其信息熵和边缘保留因子达到最优。 相似文献
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为适应下一代6G网络对光纤传输系统大容量、高速率和低延时的要求,以Te基光 纤为传输介质,利用差分进化算法设计了一款具有两级放大结构的(Raman-fiber amplifier,RFA) ,实现了对C+L波段内各信道的平坦光放大。差分进化算法具有结构简单、性能优越和鲁棒 性强的特点,能够有效解决拉曼耦合微分方程中的大空间、非线性和组合优化等问题。通过 Matlab仿真,该Te基光纤拉曼放大器(T-RFA)在100 nm带宽范围内 的平均增益为37.7 dB,增 益平坦度为0.9 dB。同时,分析了两级放大结构下该T-RFA的噪声增 益对系统的影响,为6G网络的拉曼光纤放大器的设计与优化提供了参考。 相似文献
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为了满足6G系统对未来光通信网络的要求,利用掺 GeO2微结构光纤设计了一种多泵浦拉曼光纤放大器,该方案能够解决适用于6G系统需求的 拉曼光纤放大器中谱宽窄、输出增益低且不平坦的问题。在理论上,运用四阶龙格-库塔法 对经典拉曼耦合波微分方程进行求解;在结构上,通过合并两对具有相同波长的泵浦光,来 减少泵浦个数、简化结构,同时采用级联两段微结构光纤的方法,使信号光增益在拉曼放大 器的输出端实现前放大,后补偿。实验结果表明,在100 nm的谱宽范 围内,放大器的平均增益高达35.72 dB,增益波动小于±0. 43 dB。 相似文献
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