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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
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General fusion method for infrared and visual images via latent low-rank representation and local non-subsampled shearlet transform
期刊论文
Infrared Physics & Technology, 2018, 卷号: 92, 页码: 68-77
作者:
Cheng, B. Y.
;
Jin, L. X.
;
Li, G. N.
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提交时间:2019/09/17
Latent low-rank representation
Local non-subsampled shearlet transform
Salient features
Image fusion
visible-light
contourlet transform
feature-extraction
nsct domain
algorithm
pcnn
nsst
Instruments & Instrumentation
Optics
Physics
Crossline-direction reconstruction of multi-component seismic data with shearlet sparsity constraint
期刊论文
Journal of Geophysics and Engineering, 2018, 卷号: 15, 期号: 5, 页码: 1929-1942
作者:
Liu, C. M.
;
Wang, D. L.
;
Sung, J.
;
Wang, T. X.
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提交时间:2019/09/17
shearlet transform
multi-component
wavefield reconstruction
crossline
interpolation
sparsity constraint
curvelet frames
interpolation
recovery
algorithm
pressure
domain
Geochemistry & Geophysics
Infrared and visual image fusion using LNSST and an adaptive dual-channel PCNN with triple-linking strength
期刊论文
Neurocomputing, 2018, 卷号: 310, 页码: 135-147
作者:
Cheng, B. Y.
;
Jin, L. X.
;
Li, G. N.
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提交时间:2019/09/17
LNSST
ATD-PCNN
Image fusion
Singular value decomposition
Auxiliary
linking strength
Triple-linking strength
sparse representation
shearlet transform
multi-focus
feature-extraction
neural-network
domain
algorithm
decomposition
Computer Science
Adaptive fusion framework of infrared and visual image using saliency detection and improved dual-channel PCNN in the LNSST domain
期刊论文
Infrared Physics & Technology, 2018, 卷号: 92, 页码: 30-43
作者:
Cheng, B. Y.
;
Jin, L. X.
;
Li, G. N.
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提交时间:2019/09/17
LNSST
Image fusion
Improved dual-channel PCNN
Frequency-tuned
saliency detection
sparse representation
contourlet transform
shearlet transform
feature-extraction
algorithm
decomposition
Instruments & Instrumentation
Optics
Physics
A novel fusion framework of visible light and infrared images based on singular value decomposition and adaptive DUAL-PCNN in NSST domain
期刊论文
Infrared Physics & Technology, 2018, 卷号: 91, 页码: 153-163
作者:
Cheng, B. Y.
;
Jin, L. X.
;
Li, G. N.
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提交时间:2019/09/17
NSST
ADS-PCNN
Image fusion
Singular value decomposition
Local
structure information operator
Linking strength
shearlet transform
feature-extraction
nsct domain
algorithm
scheme
Instruments & Instrumentation
Optics
Physics