<title>Improving spatial resolution of infrared images by means of sensor fusion</title>
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a cooperative hierarchical fusion scheme based on `d trous' wavelet transformation for the fusion of infrared and visible images. At first, the restoration algorithm of multi-frames is presented to filter image noise and to improve the detail information of the infrared image. Then both the infrared and the visible images are decomposed to multilayer wavelet planes, respectively. A hierarchical merging is used for feature selection of wavelet planes by taking the weighted average at each scale. Lastly, the inverse wavelet transformation is implemented from the approximation data of the infrared image and the fused wavelet coefficients at various scales. One visible and three-frame infrared images are used to test the performance of the proposed scheme. Experimental results show that the spatial resolution improvement of the infrared image can be cooperatively achieved by multi-frame image restoration and sensor fusion. The advantage of the proposed cooperative merging algorithm is that the salient detail information from both visible and infrared images is preserved. No artifacts such as the blocking effect exist in the merged result. Moreover, the proposed method allows use of a dyadic wavelet to merge different sensor data of nondyadic resolution in a simple and efficient approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».