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摘 要:本发明公开了一种基于自学习神经单元的图像融合方法,属于图像融合领域。其实现步骤是:1)将融合图像进入Mask R‑CNN网络进行处理,得到相应的掩码图像,掩码矩阵,类别信息,得分信息;2)搭建自编码网络,利用卷积神经网络CNN进行图像特征的选取,融合,重构;3)对融合层的卷积权重进行稀疏赋值,加入最小/最大范数权值约束与L1正则项;4)分别计算融合图像与源图像的整体结构相似度SSIM,区域结构相似度SSIM与互信息MI;5)训练神经网络,调整参数。本发明能通过学习网络参数以最佳方式联合获得水平测量与权重分配,增强图像清晰度,改善视觉效果,提高融合图像的质量。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910288070.4 | 专利名称: | 一种基于自学习神经单元的图像融合方法 |
申请日: | 2019-04-11 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省无锡市蠡湖大道1800号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/80搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110084288B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |