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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

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?? 內(nèi)容介紹

圖像融合是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，旨在將多幅圖像融合成一幅更具信息豐富度和視覺效果的圖像。本文將介紹一種基于剪切變換和平均亮度的圖像融合算法，并詳細(xì)闡述其算法步驟。

圖像融合算法的目標(biāo)是將多幅圖像中的有用信息進(jìn)行合理的融合，以產(chǎn)生一幅更好的圖像。該算法的步驟主要包括：圖像預(yù)處理、剪切變換、亮度調(diào)整和圖像合成。

首先，進(jìn)行圖像預(yù)處理。這一步驟主要是對(duì)待融合的圖像進(jìn)行一些基本的處理，如調(diào)整圖像大小、去除噪聲等。預(yù)處理的目的是為了提高后續(xù)步驟的處理效果。

接下來(lái)是剪切變換。該步驟的目的是將待融合的圖像進(jìn)行剪切，以使它們的邊緣對(duì)齊。剪切變換可以通過(guò)尋找兩幅圖像之間的共同特征點(diǎn)，并進(jìn)行相應(yīng)的變換來(lái)實(shí)現(xiàn)。這樣做的好處是能夠減少融合后圖像的失真程度，提高融合效果。

然后是亮度調(diào)整。在剪切變換之后，由于圖像的亮度可能存在差異，需要對(duì)圖像的亮度進(jìn)行調(diào)整，以使它們的亮度更加一致。常用的亮度調(diào)整方法包括直方圖均衡化和灰度拉伸等。通過(guò)亮度調(diào)整，可以使融合后的圖像更加自然和逼真。

最后是圖像合成。在經(jīng)過(guò)前面的步驟之后，可以將剪切變換和亮度調(diào)整后的圖像進(jìn)行融合。常用的圖像融合方法有加權(quán)平均法和多分辨率融合法等。加權(quán)平均法是將待融合的圖像按照一定的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，得到最終的融合圖像。多分辨率融合法是將圖像分解成不同的分辨率層次，然后對(duì)每個(gè)層次進(jìn)行融合，最后再進(jìn)行重建。這些方法可以根據(jù)實(shí)際需求選擇，以獲得最佳的融合效果。

綜上所述，基于剪切變換和平均亮度的圖像融合算法是一種有效的圖像融合方法。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行剪切變換和亮度調(diào)整，以及采用合適的圖像合成方法，可以得到一幅更具信息豐富度和視覺效果的融合圖像。這種算法在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，可以用于圖像增強(qiáng)、目標(biāo)檢測(cè)等方面，具有重要的研究和實(shí)際價(jià)值。

?? 部分代碼

addpath(genpath('ShearLab3D'))% 讀取圖像img1 = imread('c07_1.tif');img2 = imread('c07_2.tif');% 調(diào)整圖像尺寸figure(1);img1 = imresize(img1,[512,512]);imshow(img1);title('Image1');figure(2);img2 = imresize(img2,[512,512]);imshow(img2);title('Image2');oeffs_fused,shearletSystem);% 顯示融合圖像figure(3);imshow(uint8(fused_image));title('Fused Image');% 原圖像original1 = double(img1);original2 = double(img2);% Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)% psnr1 = psnr(fused_image, original1);% psnr2 = psnr(fused_image, original2);psnr1 = calculate_psnr(fused_image, original1);psnr2 = calculate_psnr(fused_image, original2);fprintf('PSNR for image 1: %f\n', psnr1);fprintf('PSNR for image 2: %f\n', psnr2);% Structural Similarity Index (SSIM)ssim1 = ssim(fused_image, original1);ssim2 = ssim(fused_image, original2);fprintf('SSIM for image 1: %f\n', ssim1);fprintf('SSIM for image 2: %f\n', ssim2);% % Mean Squared Error (MSE)% mse1 = immse(fused_image, original1);% mse2 = immse(fused_image, original2);% fprintf('MSE for image 1: %f\n', mse1);% fprintf('MSE for image 2: %f\n', mse2);% % % Mean Absolute Difference (MAD)% mad1 = mean(abs(fused_image(:) - original1(:)));% mad2 = mean(abs(fused_image(:) - original2(:)));% fprintf('MAD for image 1: %f\n', mad1);% fprintf('MAD for image 2: %f\n', mad2);% % % NCC% ncc_value1 = NCC(fused_image, original1);% ncc_value2 = NCC(fused_image, original2);% fprintf('NCC for image 1: %f\n', ncc_value1);% fprintf('NCC for image 2: %f\n', ncc_value2);% % % MAE% mae_value1 = MAE(fused_image, original1);% mae_value2 = MAE(fused_image, original2);% fprintf('MAE for image 1: %f\n', mae_value1);% fprintf('MAE for image 2: %f\n', mae_value2);% Compute the standard deviationsd_fused = std(double(fused_image(:)));fprintf('SD of fused image: %f\n', sd_fused);% Spatial Frequencysf = mean(abs(diff(double(fused_image), 1, 1)), 'all') + mean(abs(diff(double(fused_image), 1, 2)), 'all');fprintf('Spatial Frequency of fused image: %f\n', sf);% Average Gradient[gradX, gradY] = gradient(double(fused_image));ag = mean(sqrt(gradX.^2 + gradY.^2), 'all');fprintf('Average Gradient of fused image: %f\n', ag);% Information Entropyie = entropy(fused_image);fprintf('Information Entropy of fused image: %f\n', ie);% Mutual Informationmi1 = mi(double(original1), double(fused_image));fprintf('Mutual Information of fused image and original image 1: %f\n', mi1);mi2 = mi(double(original2), double(fused_image));fprintf('Mutual Information of fused image and original image 2: %f\n', mi2);% Additional functionsfunction ncc = NCC(img1, img2) ? ?img1 = img1 - mean(img1(:)); ? ?img2 = img2 - mean(img2(:)); ? ?numerator = sum(sum(img1 .* img2)); ? ?denominator = sqrt(sum(sum(img1 .^ 2)) * sum(sum(img2 .^ 2))); ? ?ncc = numerator / denominator;endfunction mae = MAE(target, reference) ? ?error = target - reference; ? ?mae = mean(abs(error(:)));end% Define the Mutual Information functionfunction h = mi(A,B) ?A = round((A - min(A(:))) / (max(A(:)) - min(A(:))) * 255); ?B = round((B - min(B(:))) / (max(B(:)) - min(B(:))) * 255); ?jointHistogram = accumarray([A(:) B(:)]+1, 1) / numel(A); ?jointEntropy = - sum(jointHistogram(jointHistogram > 0) .* log2(jointHistogram(jointHistogram > 0))); ?entropyA = entropy(uint8(A)); ?entropyB = entropy(uint8(B)); ?h = entropyA + entropyB - jointEntropy;endfunction psnr_val = calculate_psnr(img1, img2) ? ?img1 = double(img1); ? ?img2 = double(img2); ? ?mse = mean((img1(:) - img2(:)).^2); ? ?if mse == 0 ? ? ? ?psnr_val = Inf; ? ?else ? ? ? ?maxValue = double(max(img1(:))); ? ? ? ?psnr_val = 20 * log10(maxValue/sqrt(mse)); ? ?endend

?? 運(yùn)行結(jié)果

編輯

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 徐領(lǐng)章.基于TMS320DM6467的紅外與微光圖像融合算法研究[D].云南師范大學(xué),2016.

[2] 楊金庫(kù).基于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的圖像融合算法研究[D].西北工業(yè)大學(xué)[2023-10-27].DOI:CNKI:CDMD:1.1017.803623.

[3] 吳璐璐.基于小波變換域的視頻水印算法研究[D].江西理工大學(xué),2013.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合