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为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置一种综合像素、结构相似度和梯度特征保留的损失函数,使该编码器结构可以充分提取红外与可见光图像的多层次特征,在融合层采用空间L1范数和注意力机制对级联双通道特征分别进行融合,最后设计对应的解码器对融合特征图像进行重构,获取最终的融合结果。通过与传统算法以及近年最新的深度学习算法进行实验对比,结果表明该方法在主观和客观上都具有优秀的综合性能。 相似文献
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海洋立管作为海洋油气开发的关键设备,在运行期间面临疲劳失效的风险,需要对立管进行疲劳试验。针对海洋立管共振弯曲疲劳试验法,提出基于 S7-300 PLC实现海洋立管共振弯曲疲劳试验装置控制系统的设计思想。采用黄金分割法,寻找确定试件共振频率点;同时,为保障系统能够在该共振频率点稳定运行,采用S7-300 PLC作为核心控制器,结合参数自调节模糊PID控制算法,设计完成疲劳试验装置中转速模糊PID控制器,实现对系统转速的精确控制,使得海洋立管疲劳试验装置控制系统在具有PLC控制灵活、可靠性高等特点的同时,大大提高了其自动化程度。 相似文献
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提出一种Tetrolet框架下基于联合稀疏表示结合改进脉冲耦合神经网络规则的红外与可见光图像融合方法.对源红外与可见光图像进行不考虑旋转和反射情况下的Tetrolet系数分解;采用联合稀疏方法进行低频系数融合,通过学习字典进行低频系数的精确拟合并融合.在高频子带系数融合上,采用改进脉冲耦合神经网络设置相应的融合规则,根据神经元的点火次数来选择融合图像的高频系数;并对处理后的高低频系数值进行Tetrolet逆变换获取最终融合结果.结果表明,该方法能够有效保留待融合图像的边缘与细节特征,融合结果具有良好的视觉效果,能够增强观察者对于场景的感知和重要目标的识别能力.在互信息、梯度信息、结构相似度以及视觉敏感度指标上都优于传统变换域融合方法,尤其在结构相似度以及梯度保持度上分别领先0.033和0.025,具有有效性. 相似文献
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以煅烧α-Al2O3粉为骨料、磷酸二氢铝为高温烧成粘结剂、石蜡为成型助剂,通过模压成型、干燥、烧结等工序制备了氧化铝多孔陶瓷,研究了烧成温度和磷酸二氢铝含量对氧化铝多孔陶瓷微观形貌、物相组成、线收缩率、孔隙率和弯曲强度的影响,探讨了磷酸盐结合法烧结机理.结果表明:氧化铝多孔陶瓷物相由α-Al2 O3和AlPO4构成,在较低温度下,氧化铝颗粒仅依靠AlPO4的粘结作用而形成多孔陶瓷,氧化铝多孔陶瓷线收缩率和弯曲强度随磷酸二氢铝含量的增加而缓慢增大,孔隙率则缓慢降低;随着烧结温度的提高,AlPO4的存在促进了氧化铝颗粒间的液相烧结,线收缩率和弯曲强度随烧结温度的升高而显著增大,孔隙率也明显降低. 相似文献
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建立了在线固相萃取-高效液相色谱质谱联用测定饮用水中克霉唑、特比萘芬、咪康唑、乙胺嗪、左旋咪唑、奥芬达唑、吡喹酮、甲苯噻嗪、溴己新等9种PPCPs污染物的方法。采用HLB柱在线富集,BEH C18进行分析检测,正离子多反应监测(MRM)模式,外标法定量。在线富集后水样中PPCPs污染物的定量限达到0.1~0.2 ng/L,线性回归方程的相关系数R~20.99,以空白水样为基质进行的三水平加标实验的回收率范围65.0%~119.4%,相对标准偏差10%。方法适用水样中多种PPCPs污染物高灵敏度的分析。 相似文献
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为了克服红外与可见光图像融合时噪声干扰及易产生伪影导致目标轮廓不鲜明、对比度低的缺点,提出一种基于深度模型分割的图像融合方法.首先,采用深度玻尔兹曼机学习红外与可见光的目标和背景轮廓先验,构建轮廓的深度分割模型,通过Split Bregman迭代算法获取最优能量分割后的红外与可见光图像轮廓;然后再使用非下采样轮廓波变换对源图像进行分解,并针对所分割的背景轮廓采用结构相似度的规则进行系数组合;最后进行非下采样轮廓波反变换重构出融合图像.数值试验证明,该算法可以有效获取目标和背景轮廓均清晰的融合图像,融合结果不但具有较高的对比度,还能抑制噪声影响,具有有效性. 相似文献
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为增强红外与可见光图像融合可视性,克服红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出一种基于二尺度分解和显著性提取的红外与可见光图像融合方法。首先,以人类视觉感知理论为基础,针对人眼对图像不同区域敏感性不同特性,在跨模态融合任务中需要对源图像进行不同层次分解,避免高频分量和低频分量混合减少光晕效应,采用二尺度分解方法对源红外与可见光图像进行分解,分别获取各自的基本层和细节层,该分解方法能够很好的表达图像并具有很好的实时性;然后,针对基本层的融合提出一种基于视觉显著图(VSM)的加权平均融合规则,VSM方法能够很好提取源图像中的显著结构和目标。采用基于VSM的加权平均融合规则对基本层融合,能够有效避免直接使用加权平均策略而导致对比度损失,使融合图像可视性更好;针对细节层的融合,采用Kirsch算子对源图像分别提取得到显著图,然后通过VGG-19网络对显著图进行特征提取获取权值图,并与细节层进行融合,得到融合的细节层;Kirsch算子能在八个方向上快速提取图像边缘,显著图中将包含更多边缘信息和更少噪声,且VGG-19网络能够提取到图像更深层特征信息,获取的权值图中将包... 相似文献