[发明专利]一种显著性驱动下的主动学习多源图像融合方法在审
| 申请号： | 201910884111.6 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110827231A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 罗晓燕;洪友勰;申智琪;于子淇 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种显著性驱动下的主动学习多源图像融合方法，属于数字图像处理技术领域。实施过程包括：1)对多源图像进行显著性检测，再将显著性区域与各个源图像的相对梯度图加权，获取各源的特征图，进行特征图各个位置上的大小比较，获取各个源图像的显著点选取区域；2)将各个区域按照空间分布分块，再在每个源的各个分区域按照特征图这个位置值的大小进行取点，创建带有标签的八维特征向量；3)将得到的特征向量进行SVM分类器训练，按照策略迭代训练分类器，直到训练样本数量达到稳定。对得到的概率图进行平滑处理，再进行加权融合，得到最后的融合图像。本发明通过主动学习分类器迭代训练，能解决超过两幅源图像的融合问题，可用于目标探测等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 显著 驱动 主动 学习 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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