【摘 要】
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为进一步提高红外与可见光融合图像的细节信息,并降低伪影和噪声,提出一种基于ResNet152深度学习模型的红外与可见光图像融合算法。首先,将红外与可见光图像分解成低频部分和高频部分;然后,运用平均权重策略对低频部分进行融合,生成新的低频部分,使用ResNet152网络对高频部分进行特征提取,得到多个特征层,对特征层分别进行L1正则化、卷积运算、双线性插值上采样和最大选择策略得到最大权重层,由最大权
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070兰州交通大学测绘与地理信息学院,甘肃兰州730070地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,甘肃兰州730070
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为进一步提高红外与可见光融合图像的细节信息,并降低伪影和噪声,提出一种基于ResNet152深度学习模型的红外与可见光图像融合算法。首先,将红外与可见光图像分解成低频部分和高频部分;然后,运用平均权重策略对低频部分进行融合,生成新的低频部分,使用ResNet152网络对高频部分进行特征提取,得到多个特征层,对特征层分别进行L1正则化、卷积运算、双线性插值上采样和最大选择策略得到最大权重层,由最大权重层和高频部分相乘得到新的高频部分;最后,由新的低频部分和高频部分对图像进行重建,获得融合后的红外与可见
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利用一种新的去耦合方法求解光致折射晶体中高速调制光束的DFWM稳态耦合方程组,对几种实际情况进行了解析求解,得到了一些具有普遍性的结论.
采用选区激光熔化技术成形Inconel625高温合金(IN625)试样,探讨激光能量密度对试样孔隙和裂纹等缺陷的影响,并分析最佳相对密度试样的组织和力学性能。结果表明:当能量密度为50~78 J·mm -3时,试样的相对密度达到99.5%以上;当激光能量密度为75 J·mm -3时,成形件接近完全致密状态;当能量密度较低时,试样内出现未熔粉末和裂纹;当能量密度较高时,试样中出现不规则孔洞和细小孔隙。最佳相对密度的成形件显微组织中存在胞状晶和柱状晶,晶粒的平均粒径为10~30 μm,亚晶的数目较少,晶粒生长
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