华中光电技术研究所 — 武汉光电国家研究中心, 湖北 武汉 430223
为了有效地对红外与微光图像进行融合, 在获得良好的融合视觉效果并实现熵增的前提下, 同时尽量减少算法复杂度, 提出了一种基于细节增强的自适应权值融合方法, 根据红外微光图像特点, 进行自适应权值矩阵计算, 并进行一次融合, 再结合细节图进行二次融合。经过在MATLAB中采用三种常见算法和本算法对五类典型场景进行了仿真分析, 结合主观和客观评价机制对比, 本文的算法具有较好的标准差和熵增, 主观融合效果也相对较优。最后, 在嵌入式FPGA平台中进行了验证, 实现了50 Hz图像的实时融合输出, 在批量化生产中得到了应用。
细节增强 图像融合 熵增 自适应权值 细节图 detail enhancement image fusion entropy increase adaptive weight detail image
1 西北核技术研究所 激光与物质相互作用国家重点实验室, 西安 710024
2 中国工程物理研究院 激光聚变研究中心, 四川 绵阳 621900
基于凝聚态物质等熵线推导了理想等熵假设前提下的加载压力和加载激光波形，进而将其作为输入条件，利用辐射流体力学程序MULTI开展了Al材料的一维准等熵压缩仿真，通过材料温度、压强、密度、粒子速度和熵增五个参量描述了准等熵加载的物理过程。结果显示得到了高等熵程度加载过程，可为即将开展的整形激光加载的准等熵实验提供参考。
准等熵压缩 熵增 压缩波 整形激光 quasi-isentropic compression entropy production compression wave shaped laser 强激光与粒子束
2013, 25(11): 2891
