[发明专利]基于快速BEMD和深度学习的图像融合方法有效
| 申请号： | 201910412600.1 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110148083B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 夏亦犁;朱莹;裴文江 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T5/50 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于快速BEMD和深度学习的图像融合方法，属于图像处理技术领域。本发明使用快速BEMD对待融合图像进行多尺度分解得到频率从高到低的二维经验模态分解分量(Bidimensional Empirical Mode Component,BEMC)，对各分量分别进行融合，最后经过BEMD重构可获取融合结果图。利用深度学习可提取图像特征的特点，设计了一种基于深度学习的图像融合规则。实验表明基于该融合方法的融合结果图具有最佳的视觉效果，满足人眼的视觉感知。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 快速 bemd 深度 学习 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.基于快速BEMD和深度学习的图像融合方法，其特征在于：所述基于快速BEMD和深度学习的图像融合方法的待融合图像的多尺度分析和图像的融合规则，方法包括如下步骤：(1)先采用快速BEMD算法对待融合图像进行多尺度分解，获取一系列频率从高到低的二维经验模态分解分量；(2)再利用基于深度学习的图像融合规则，对相应的二维本征模态分解分量进行融合。
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