论文研究多尺度梯度域可见光与红外热图像融合方法研究.pdf
针对红外热像图缺乏细节信息而导致电气设备热故障定位困难的问题，提出一种基于结构张量的多尺度梯度域可见光与红外热图像融合算法。采用多尺度变换与温升区域特征图构造梯度权重，结合带有梯度权重的结构张量与变分技术重建图像，并运用透明度法进一步融入可见光图像的细节信息，同时保留了源图像的温升区域与背景信息。实验表明，该算法得到的融合图像细节丰富、冗余信息少；主观视觉效果与客观评价指标均优于混合图像法、小波变换法、IHS变换法以及快速红外图像融合算法（FIIF），为电气设备热故障准确定位提供了一种方法。
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用户评论
英文版读起来挺费力
关于OSG的入门指南，要是中文版就更好了
英文版读起来挺费力 ，但能够加深理解 介绍也比较详细
英文版的，而且都比较简单，例子少了点
读起来比较费力，但是能更深的理解。OSG资料现在很多，但是还是英文原版看着可以
不是想要的东西，英文的。
内容很详细，可惜是英文的，很有参考价值，但是10分还是太贵了
很好的资源，谢谢分享。里面的东西很详细，十分适合新手学习。
不错的资源，原汁原味的英文版本，虽然读起来比较费力，但是能更深的理解，顶下。
非常好的东东，详细介绍了OSG的学习重点，不过是英文的，我这儿有中文的版本，其实应该多看看英文的资料，对于想写英文论文的人来说，可以学习掌握更多的专业词汇，而且阅读原版，能够有助于更好的学习程序，了解作者的意图。顶一个