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基于Contourlet变换和IPCNN的融合算法及其在可见光与红外线图像融合中的应用 被引量：34
1
作者 刘盛鹏 方勇 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期217-221,共5页
针对多传感器图像融合这一图像处理领域中的研究热点问题,提出了一种基于Contourlet变换和IPCNN的融合方法.该融合方法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourle... 针对多传感器图像融合这一图像处理领域中的研究热点问题,提出了一种基于Contourlet变换和IPCNN的融合方法.该融合方法首先利用Contourlet对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确地捕获图像中的二维或高维奇异信息,然后在Contourlet域充分利用IPCNN的同步激发特性,进行基于IPCNN的融合策略设计,提高了融合效果.仿真结果表明,该算法具有很好的融合效果. 展开更多
关键词 图像融合 Contoudet变换 脉冲耦合神经网络 红外线图像
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基于融合迁移学习的IPCNN串联型故障电弧检测研究
2
作者 严灵潇 李斌 +1 位作者 舒嘉辉 张勇志 《电子测量与仪器学报》 2025年第11期258-272,共15页
针对实际家庭环境中,家用负载故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的训练要求的问题。提出了一种融合迁移学习的改进双通道卷积神经网络(IPCNN)串联型故障电弧检测方法。首先,搭建家用负载串联型电弧故障实验平台,获取... 针对实际家庭环境中,家用负载故障数据难以采集导致故障样本稀缺,无法满足故障模型的训练要求的问题。提出了一种融合迁移学习的改进双通道卷积神经网络(IPCNN)串联型故障电弧检测方法。首先,搭建家用负载串联型电弧故障实验平台,获取感性负载和阻性负载在发生串联故障时的一维电压信号,利用格拉姆角场将其转换为二维图像,形成新的图片数据集并将其送入源域上的双通道卷积神经网络(PCNN)模型中进行训练得到该模型的权重参数。然后通过迁移学习将源域上已训练好的权重参数迁移至目标域上的IPCNN模型中,加快模型训练时间,节省计算资源。同时,在IPCNN模型中加入了门控循环单元(GRU)和多头注意力机制(MSA)来提高模型计算效率和表达能力,并且在IPCNN模型中舍弃掉PCNN模型中的分类层,使用L2正则化支持向量机(L2-SVM)代替Softmax层进行分类任务控制模型的复杂度,从而提高模型的泛化能力。最后,针对模型中的学习率和神经元个数等超参数难以确定的问题,利用改进后的人工旅鼠算法进行优化,使其网络结构更加合理。通过对比实验,该模型对感性负载和阻性负载的平均识别准确率分别为97%和97.75%。证明所提方法克服了在数据稀缺的情况下导致模型识别精度低的问题,对于家用负载串联电弧故障的识别具有良好的成效。 展开更多
关键词 格拉姆角场 ipcnn 改进人工旅鼠算法 迁移学习 故障检测
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基于改进PCNN模型与四方向差值绝对最小滤波算法的图像去噪研究
3
作者 余义斌 彭念 《五邑大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期51-56,共6页
为了更好地去除图像噪声,基于图像有效轮廓及边缘连续性,结合改进脉冲耦合神经网络模型(IPCNN),提出了四方向差值绝对最小滤波算法(FDMAD).仿真实验表明:对比传统基于迭代脉冲耦合神经网络中值滤波方法,本文算法具有更好的去噪效果和更... 为了更好地去除图像噪声,基于图像有效轮廓及边缘连续性,结合改进脉冲耦合神经网络模型(IPCNN),提出了四方向差值绝对最小滤波算法(FDMAD).仿真实验表明:对比传统基于迭代脉冲耦合神经网络中值滤波方法,本文算法具有更好的去噪效果和更快的计算速度.实验结果验证了算法的快速性和有效性,具有广泛的应用前景. 展开更多
关键词 改进脉冲耦合神经网络 四方向差值绝对最小 中值滤波
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