DevOps与传统的融合落地实践 高清PDF 彩图

城乡融合城乡共荣总体解决方案图.pptx

为了准确地估计源图像的清晰区域，提高多聚焦图像融合的效率，提出了一种新的基于清晰度估计的图像融合方法。首先利用基于离散小波的清晰度估计方法获取源图像的聚焦区域；然后使用均值滤波和空洞填充进一步优化该聚焦区域；最后结合清晰度估计和相似性特性，将不同聚焦区域合并生成融合图像。该方法获得的融合图像在客观评价和主观质量上都优于以往基于清晰度的图像融合方法。

华为数据中心级融合分布式存储FusionStorage彩页.pdf

中国电信研究院与紫金山实验室联合发布《基于云网融合的6G关键技术白皮书》。该白皮书由中国电信研究院与紫金山实验室携手完成，为中国电信首次对外发布的6G白皮书。

摘要为进一步提高多聚焦图像的融合质量提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法该算法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系即选择源图像中不

图像融合常见功能，3类共12种图像融合算法，GUI界面，源图像

由于相机和显示设备的动态范围远小于人眼可识别的动态范围，相机获取到的图像往往不能兼顾亮部细节与暗部细节。多曝光图像融合可以解决上述问题，但目前该方法大多基于相机与目标场景相对静止的前提。文中通过结合图像配准和图像融合，实现一个可以处理运动相机拍摄的多曝光图像的融合系统。首先，配准模块提取SURF特征点，进行欧式距离粗匹配；其次，配准模块利用RANSAC算法进行精匹配，提取变换模型参数并进行投影变换以矫正图像；最后，融合模块利用金字塔融合法融合已配准图像。实验结果表明该系统可有效矫正图像空间位置偏差，扩大图像的动态范围，提高图像质量。

SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文面向目标识别,通过分析图像的成像机理,首先在NSCT融合框架下,将SAR图像中重要的目标信息加入到可见光图像中,并尽可能多的保留源图像的边缘细节信息;再结合数学形态学和多尺度空间理论,提取源图像的亮、暗细节特征,进行特征级融合,得到亮、暗细节特征显著增强的融合图像。实验结果表明,本文算法有效的融合了SAR图像的目标信息,并增强了源图像的细节特征,达到了较好的视觉效果,提高了图像的目标检测和识别能力。

由于SLIC0算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征,没有考虑纹理特征,当分割具有繁杂纹理的自然图像时,其分割的超像素无法精准地符合区域或目标的边界或外轮廓,因此提出基于SLIC0融合纹理信息的超像素分割算法——SLIC0-t。首先利用光谱分析描述图像中区域的纹理特性,然后在分割中融合能够准确反映图像中目标轮廓或区域边界的纹理特征;其次在分割过程中,进一步优化SLIC0围绕种子像素搜索近邻像素的搜索策略,采用以各个种子点为中心,在以预期超像素邻接距离为半径的圆盘内搜索的搜索策略;最后通过在公共图像库BSDS500上进行连续不同大小超像素的分割实验验证,结果表明:在边界召回率方面,SLIC0-t算法明显稳定优越于SLIC0算法;在欠分割错误率方面,其与SLIC0算法基本相当,处于可接受范围内。