非负线性混合模型特征基本文提出了一种适用于像素级图像融合的非负线性混合模型,该模型的意义在于任何像素级图像融合问题都可以用此形式化模型来表示.针对实际融合问题,根据实际情况对模型进行具体化或者简化,就能够得到具体融合问题的融合算法.在此基础上,根据图像融合的实际问题,本文给出了该模型的一种简化模型,并对...
表9显示,Transfusion在性能上与高性能图像生成模型如DeepFloyd相当,同时超越了先前发布的模型,包括SDXL。 虽然Transfusion在SD 3后面稍显逊色,但该模型通过反向翻译利用合成图像标注,将其GenEval性能在小规模上提升了6.5%(0.433→0.498)。 此外,Transfusion模型也可以生成文本,并且其性能与在相同文本数据分布上训练的Llama...
本研究针对较新的多尺度图像融合算法做了深入的研究,在显著度与匹配度定义上做出了优化,同时针对性地提高了融合规则的噪声鲁棒性,具体的研究工作包含以下三个方面:为了让融合规则充分利用小波系数的相关性,本研究提出对小波系数的边缘分布和待融合的小波系数之间的联合概率分布进行建模,通过广义高斯模型和双变量拉普拉斯...
仿真实验结果表明,该算法优于基于Contoudet域的常规融合算法,融合后的图像具有更好的主观视觉效果。关键词:图像融合;Contourlet变换;隐马尔可夫树模型;混合高斯模型中图分类号:TP391.41文献标识码:AImageFusionAlgorithmBasedonCHMTYIXiao-Bo,LONGZu—qiang,ZOUCHn(ComputerDepartment,HengyangNormalUniversity,HengyangHunan...
首先,我们使用主成分分析(PCA)方法对高光谱图像进行降维处理,减少特征数量,以提高分类算法的效率。然后,我们将降维后的高光谱图像与原始图像相结合,形成多特征图像。接下来,我们采用融合模型来进行分类。具体来说,我们同时使用支持向量机、随机森林和卷积神经网络这三个分类器,并通过交叉验证选择最佳的分类器结果。最后...
基于概率模型的多尺度图像融合算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
2、可以设计一种联合优化的算法,同时优化感觉和认知知觉的Transformer模型,以实现更好的模型性能。通过在训练过程中共同优化两种模型的参数,可以使它们之间相互协作,提高整体性能。3、感觉的Transformer模型和认知知觉的Transformer模型可以分别处理不同类型的输入数据,例如图像、文本和声音等。可以设计一种多模态融合的方法,...
在预测的时候,只要场景图像的四个或者六个子图像有一个是缺陷图像,就认为其是缺陷图像。这样做的好处是,在一定程度上避免了特征过于局部化。这是我能想到的方法之一,当然业界可能有很多方法,这个比较简单粗暴。但是实际效果还不错。 4、融合模型架构 采用的架构如下: ...
图像处理图像融合非降采样Shearlet变换引导滤波双通道脉冲发放皮层模型针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出,背景缺失,边缘信息保留不够充分等问题, 提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法.首先, 对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST), 得到相应的低频...
基于局部空间线性恢复模型的多光谱与全色图像融合算法 维普资讯 http://www.cqvip.com