基于改进迁移学习的红外光谱图像自适应分割研究

作     者：陈静 徐伟 张磊 CHEN Jing;XU Wei;ZHANG Lei

作者机构：国网扬州供电公司江苏扬州225000 

基　　金：国网江苏省电力有限公司科技项目(J2022082) 

出 版 物：《自动化技术与应用》 (Techniques of Automation and Applications)

年 卷 期：2025年第44卷第1期

页      码：163-167页

摘      要：为了从红外光谱图像中获取有用信息,设计基于改进迁移学习的红外光谱图像自适应分割方法。采集系统获取红外光谱图像,采用直方图均衡技术对红外光谱图像进行增强处理,依据增强后图像各帧像素的高斯正态分布,重建红外光谱图像,将红外光谱图像重建结果输入双分支卷积神经网络模型,利用迁移学习子网提取红外光谱图像全局特征,结合残差注意力子网提取的图像细小特征;通过集成学习融合差异红外光谱图像特征,输出分割后的红外光谱图像。测试结果表明:该方法可实现红外光谱图像分割,且分割结果清晰,具有显著细节特征。

主 题 词：改进迁移学习 红外光谱图像 自适应分割 双分支卷积 残差注意力 扩散平滑 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.20033/j.1003-7241.(2025)01-0163-05

馆 藏 号：203156944...