论文摘要
为了解决传统方法特征提取结果受外界环境影响大,且没有考虑对抗网络图像中高频信息的特殊作用,影响配准精度的问题,通过模糊数学方法分析对抗网络图像配准建模问题。分析了对抗网络,在生成模型与判别模型中添加条件变量,通过对抗网络,利用表征向量对图像进行重构,生成图像数据。通过变换对图像对比度进行扩展,通过反变换获取原空间域中的边缘增强图像,通过抑制干扰能力强的Susan算子提取对抗网络图像边缘特征。在边缘特征提取的基础上,引入模糊数学中的模糊隶属度,对图像中不同点属于梯度的模糊隶属度进行定义,构造图像的模糊梯度场,通过模糊数学中的贴进度构造模糊梯度相似性测度,将模糊梯度相似性高的图像作为配准图像,实现对抗网络图像配准。结果表明:研究方法配准效果好;针对存在平移、灰度变化、细节变化、区域变化和尺度差异情况下的图像,可保持很高的性能。研究结果应用性强,配准准确性好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 柳静
关键词: 模糊数学,对抗网络,图像,配准,建模
来源: 科学技术与工程 2019年24期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 南阳理工学院数学与统计学院
基金: 中国河南省科技厅项目(182102210379)资助
分类号: TP391.41;O159
页码: 242-247
总页数: 6
文件大小: 335K
下载量: 46
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