简介:随着同步数字体系(SDH)多业务平台的日趋发展,传统的SDH保护方式已无法满足现在的需要。提出了一种混合保护方式,在同一个环内实现子网连接保护和两纤双向复用段保护,可实现对高阶和低阶业务的同时兼顾,解决SDH多业务平台的保护问题。该方法在实践中取得了良好的效果。
简介:在数据融合的基础上,以红外/毫米波双模传感器的智能融合结构为模型,将模糊神经网络与D-S证据理论相结合,提出了一种新的目标识别方法。该算法根据红外/毫米波传感器的性能及工作范围,构造模糊变量作为神经网络的输入,根据神经网络的不同输出判别目标的真伪,并利用D-S证据理论进行目标身份识别。仿真结果证明了该算法的可行性。
简介:粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法,本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中,对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波,然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明,粗糙中值滤波有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节信息,在此基础上进行小波融合,使得融合结果图像具有良好的效果。
简介:针对红外与可见光图像融合,提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则,对高频子带系数采用混合的融合方法,即对于低层,采用基于区域方差选大的融合方法,对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明,该融合算法可以获得更多的细节信息,能获得较理想的融合图像。
简介:提出了一种红外与可见光的配准和融合方法,该方法利用SIFT算法提取图像特征,并使用透视变换表示图像的变换关系,最后在HSI空间,对图像进行了加权融合。实验表明,该方法快速稳定、鲁棒性高。
一种基于同步传输机制的混合保护方式研究
基于红外/毫米波双模融合的目标识别方法
基于粗糙集与小波变换的图像融合算法
一种基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法
基于SIFT的电力设备红外与可见光图像的配准和融合-