深度学习在红外与可见光图像配准中的应用_第1页
深度学习在红外与可见光图像配准中的应用_第2页
深度学习在红外与可见光图像配准中的应用_第3页
深度学习在红外与可见光图像配准中的应用_第4页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

深度学习在红外与可见光图像配准中的应用深度学习在红外与可见光图像配准中的应用----宋停云与您分享--------宋停云与您分享----深度学习在红外与可见光图像配准中的应用深度学习是一种人工智能的分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式来进行模式识别和学习。在图像处理领域，深度学习已经取得了很多重要的突破，并且被广泛应用于不同的任务中，包括图像分类、目标检测和图像配准等。其中，红外与可见光图像配准是一个具有挑战性的问题，但深度学习方法已经取得了很好的效果。首先，为了进行红外与可见光图像配准，我们需要对图像进行预处理。这包括对两种类型的图像进行去噪、增强等操作，以获得更好的图像质量和特征信息。在可见光图像中，我们可以使用传统的图像处理技术，如滤波和直方图均衡化来改善图像质量。对于红外图像，由于其特殊性质，我们可以使用图像增强算法，如局部自适应直方图均衡化和对比度增强来提高图像的清晰度和对比度。其次，我们需要提取图像中的特征。在传统的红外与可见光图像配准方法中，常常使用一些手工设计的特征，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。然而，这些手工设计的特征往往对图像的变形和噪声敏感，难以适应复杂的图像场景。而深度学习可以通过自动学习图像中的特征，从而更好地适应不同的图像条件。我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取图像中的特征，并通过降维和特征选择等技术来减少特征的维度和冗余。然后，我们需要建立一个配准模型。传统的红外与可见光图像配准方法常常采用基于特征的方法，例如将两幅图像的特征点进行匹配，然后通过求解几何变换模型来进行配准。然而，这种方法对噪声和局部变形很敏感，并且需要手动设置一些参数。相比之下，深度学习可以通过端到端的方式直接学习两幅图像之间的映射关系，从而消除了手动设置参数的过程。我们可以使用生成对抗网络（GAN）或卷积神经网络（CNN）来构建配准模型，通过最小化图像之间的差异来实现配准。最后，我们需要对配准结果进行评估和优化。在红外与可见光图像配准中，评估的指标通常包括重叠度、互信息和均方误差等。我们可以通过计算这些指标来衡量配准结果的质量，并根据需要进行进一步的优化。例如，可以使用迭代的方式来不断优化配准模型，或者使用深度学习中的半监督学习技术来引入一些先验知识来提高配准的准确性。综上所述，深度学习在红外与可见光图像配准中的应用具有很大的潜力。通过利用深度学习方法可以更好地处理图像预处理、特征提取和配准模型构建等问题，

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 毕业论文

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论