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基于生成对抗网络的可见光和红外图像融合研究
1
作者 贺养慧 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期120-124,共5页
可见光图像与红外图像在应用时存在互补性,融合能够提升图像的感知性能,现有方法的融合图像质量差,无法满足融合图像的应用需求,因此,提出基于生成对抗网络的可见光和红外图像融合方法。利用生成对抗网络搭建可见光和红外图像融合网络框... 可见光图像与红外图像在应用时存在互补性,融合能够提升图像的感知性能,现有方法的融合图像质量差,无法满足融合图像的应用需求,因此,提出基于生成对抗网络的可见光和红外图像融合方法。利用生成对抗网络搭建可见光和红外图像融合网络框架,以此为基础,设计生成器结构;通过亮度感知、调整,特征图提取与特征图融合生成可见光和红外融合图像,确定判别器网络结构,训练图像融合网络,使得真实分布与虚假分布距离趋近零,直至约束函数——损失函数达到最小值为止,将待融合可见光图像与红外图像输入至训练好的网络模型中,输出结果即为可见光和红外融合图像。实验结果显示:应用提出方法获得的融合图像互信息最大值为17,平均梯度最大值为4,边缘强度最大值为28.6,充分证实了提出方法获得的融合图像质量更好。 展开更多
关键词 可见光图像 生成对抗网络 红外图像 图像融合 损失函数 图像信息保留量
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用于井下行人检测的可见光和红外图像融合算法
2
作者 周李兵 陈晓晶 +3 位作者 贾文琪 卫健健 叶柏松 邹盛 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期73-83,共11页
矿用智能车辆的工作环境光照条件复杂,在进行井下行人检测时可以通过融合可见光和红外图像,将红外线反射信息和细节纹理信息融合于可见光图像中,改善目标检测效果。传统的可见光和红外图像融合方法随着分解层数增多,会导致图像边缘和纹... 矿用智能车辆的工作环境光照条件复杂,在进行井下行人检测时可以通过融合可见光和红外图像,将红外线反射信息和细节纹理信息融合于可见光图像中,改善目标检测效果。传统的可见光和红外图像融合方法随着分解层数增多,会导致图像边缘和纹理模糊,同时融合时间也会增加。目前基于深度学习的可见光和红外图像融合方法难以平衡可见光和红外图像中的特征,导致融合图像中细节信息模糊。针对上述问题,提出了一种基于多注意力机制的可见光和红外图像融合算法(IFAM)。首先采用卷积神经网络对可见光和红外图像提取图像特征;然后通过空间注意力和通道注意力模块分别对提取出来的特征进行交叉融合,同时利用特征中梯度信息计算2个注意力模块输出特征的融合权值,根据权值融合2个注意力模块的输出特征;最后通过反卷积变换对图像特征进行还原,得到最终的融合图像。在RoadScene数据集和TNO数据集上的融合结果表明,经IFAM融合后的图像中同时具备了可见光图像中的背景纹理和红外图像中的行人轮廓特征信息;在井下数据集上的融合结果表明,在弱光环境下,红外图像可以弥补可见光的缺点,并且不受环境中其他光源的影响,在弱光条件下融合后的图像中行人轮廓依旧明显。对比分析结果表明,经IFAM融合后图像的信息熵(EN)、标准方差(SD)、梯度融合度量指标(Q AB/F)、融合视觉信息保真度(VIFF)和联合结构相似性度量(SSIMu)分别为4.9013,88.5214,0.1693,1.4135,0.8062,整体性能优于同类的LLF−IOI,NDM等算法。 展开更多
关键词 矿用智能车辆 无人驾驶 行人检测 深度学习 多传感器图像融合 红外图像 多注意力机制
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顾及源图像质量的可见光和红外图像融合算法
3
作者 厍向阳 靳霏霏 李爱国 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第12期4624-4628,4638,共6页
分析了目前图像融合算法存在的问题,提出顾及源图像质量的可见光和红外图像融合的算法。以图像融合理论方法为基础,引入图像质量评价方法,构建了顾及源图像质量的图像融合基本框架。以区域加权信息熵作为可见光和红外图像评价方法,并以... 分析了目前图像融合算法存在的问题,提出顾及源图像质量的可见光和红外图像融合的算法。以图像融合理论方法为基础,引入图像质量评价方法,构建了顾及源图像质量的图像融合基本框架。以区域加权信息熵作为可见光和红外图像评价方法,并以图像质量评价结果作为小波变换的系数权值来进行图像融合,分别以图像的平均灰度、标准差、信息熵、空间频率作为评价指标对融合后的图像进行质量评价,提出了基于区域加权信息熵的可见光与红外图像融合算法。最后选取多组可见光和红外图像进行图像融合实验。实验结果表明:顾及源图像质量的可见光和红外图像融合算法是完全可行和有效的。 展开更多
关键词 图像融合 图像质量评价 可见光图像 红外图像 小波变换
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一种基于生成对抗网络与注意力机制的可见光和红外图像融合方法 被引量：8
4
作者 罗迪 王从庆 周勇军 《红外技术》 CSCD 北大核心 2021年第6期566-574,共9页
针对低照度可见光图像中目标难以识别的问题,提出了一种新的基于生成对抗网络的可见光和红外图像的融合方法,该方法可直接用于RGB三通道的可见光图像和单通道红外图像的融合。在生成对抗网络中,生成器采用具有编码层和解码层的U-Net结构... 针对低照度可见光图像中目标难以识别的问题,提出了一种新的基于生成对抗网络的可见光和红外图像的融合方法,该方法可直接用于RGB三通道的可见光图像和单通道红外图像的融合。在生成对抗网络中,生成器采用具有编码层和解码层的U-Net结构,判别器采用马尔科夫判别器,并引入注意力机制模块,使得融合图像可以更关注红外图像上的高强度信息。实验结果表明,该方法在维持可见光图像细节纹理信息的同时,引入红外图像的主要目标信息,生成视觉效果良好、目标辨识度高的融合图像,并在信息熵、结构相似性等多项客观指标上表现良好。 展开更多
关键词 图像融合 可见光/红外图像 低照度图像 生成对抗网络 注意力机制
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基于可见光和红外图像融合的建筑外墙空鼓与脱落识别方法研究 被引量：1
5
作者 王玮 米庆仁 +1 位作者 肖云 杨新聪 《工业建筑》 2024年第5期51-59,共9页
建筑外墙空鼓与脱落的识别对于确保城市老旧建筑物周围公共安全至关重要。传统的人工原位检测方法需要耗费大量人力物力且存在一定的安全风险,此外识别结果也会受到专业人员的工作经验和工作状态等主观因素的影响。近年来,采用无人机进... 建筑外墙空鼓与脱落的识别对于确保城市老旧建筑物周围公共安全至关重要。传统的人工原位检测方法需要耗费大量人力物力且存在一定的安全风险,此外识别结果也会受到专业人员的工作经验和工作状态等主观因素的影响。近年来,采用无人机进行图像采集并通过人工智能模型对建筑外墙缺陷进行识别的方法逐渐流行开来。然而,目前对于缺陷检测的研究仅针对单一模态的可见光图像或者红外图像,往往只能对某一缺陷进行检测,且没有考虑缺陷之间的转换关系。针对这一问题,通过融合建筑外墙的可见光和红外图像,结合两种模态的图像信息,并通过不同深度的UNet和Res-UNet模型对融合后图像进行建筑外墙缺陷识别,比较了不同深度模型的识别效果。试验结果表明,深度为4的Res-UNet模型对建筑外墙的空鼓和脱落具有很好的识别效果。 展开更多
关键词 多模态融合 可见光和红外图像融合 外墙缺陷识别 深度学习
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基于注意力机制与光照感知网络的红外与可见光图像融合 被引量：1
6
作者 杨艳春 闫岩 王可 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1204-1214,共11页
部分图像融合方法未充分考虑图像环境的光照状况,导致融合图像中出现红外目标亮度不足以及整体画面亮度较低,从而影响纹理细节的清晰度.为解决上述问题,提出一种基于注意力机制与光照感知网络相结合的红外与可见光图像融合算法.首先,在... 部分图像融合方法未充分考虑图像环境的光照状况,导致融合图像中出现红外目标亮度不足以及整体画面亮度较低,从而影响纹理细节的清晰度.为解决上述问题,提出一种基于注意力机制与光照感知网络相结合的红外与可见光图像融合算法.首先,在训练融合网络之前利用光照感知网络计算当前场景是日间或夜间的概率,将其运用至融合网络损失函数中,用以指导融合网络训练;然后,在网络的特征提取部分采用空间注意力机制和深度可分离卷积对源图像进行特征提取,得到空间显著信息后,输入卷积神经网络(CNN)以提取深度特征;最后,将深度特征信息进行拼接用于图像重建,进而得到最终的融合图像.实验结果表明:本文方法的互信息(MI)、视觉保真度(VIF)、平均梯度(AG)、融合质量(Qabf)与空间频率(SF)较对比方法分别平均提高39.33%、11.29%、26.27%、47.11%和39.01%;融合后的图像能够有效保留红外目标亮度,且包含丰富的纹理细节信息. 展开更多
关键词 图像融合 注意力机制 卷积神经网络 红外特征提取 深度学习
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基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合算法
7
作者 郝帅 孙曦子 +4 位作者 马旭 安倍逸 何田 李嘉豪 孙思雅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期735-743,共9页
针对传统红外与可见光图像融合结果存在目标模糊、信息丢失问题,提出一种基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合方法,记为TERSFuse。为了减少融合结果中原始图像细节信息丢失,分别构建了红外对比度增强模块和基于亮度感知的可... 针对传统红外与可见光图像融合结果存在目标模糊、信息丢失问题,提出一种基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合方法,记为TERSFuse。为了减少融合结果中原始图像细节信息丢失,分别构建了红外对比度增强模块和基于亮度感知的可见光图像增强模块;利用拉普拉斯金字塔变换对红外和可见光增强图像进行多尺度分解,从而得到对应的高、低频图像;为了使融合结果充分保留原始图像信息,分别采用“最大绝对值”规则对红外和可见光高频图像进行融合以及通过计算权重系数对低频图像进行融合;设计了基于鼠群优化的图像重构模块以实现高频图像和低频图像重构权重的自适应分配,进而提高融合图像的视觉效果。为了验证所提算法优势,与7种经典融合算法进行比较,实验结果表明所提算法不仅具有良好的视觉效果,而且融合图像能够保留原始图像丰富的边缘纹理和对比度信息。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 多尺度变换 鼠群优化
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基于信息增强和掩码损失的红外与可见光图像融合方法
8
作者 张晓东 王硕 +2 位作者 高绍姝 王鑫瑞 张龙 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期230-241,共12页
针对低光场景下红外与可见光融合图像中存在的细节弱化和边缘模糊等问题,提出一种基于信息增强和掩码损失的图像融合方法。首先,采用引导滤波增强可见光图像的纹理细节和红外图像的边缘梯度;其次,构建双分支特征提取网络提取不同模态图... 针对低光场景下红外与可见光融合图像中存在的细节弱化和边缘模糊等问题,提出一种基于信息增强和掩码损失的图像融合方法。首先,采用引导滤波增强可见光图像的纹理细节和红外图像的边缘梯度;其次,构建双分支特征提取网络提取不同模态图像的特征信息,并设计交互增强模块以渐进交互的方式集成不同特征分支的互补信息,增强特征的细节表示;然后,在融合阶段设计注意力引导模块从空间和通道维度上关注特征信息,提升网络对关键特征的感知能力;最后,提出一种掩码损失以指导融合网络有针对性地保留源图像信息,提升融合质量。为验证所提方法的融合性能,在MSRS、TNO和LLVIP公开数据集上与9种主流的融合算法进行实验对比。结果表明,所提方法在定性和定量评估上均优于其它对比算法,生成的融合图像具有丰富的纹理细节、清晰的显著性目标和良好的视觉感知。 展开更多
关键词 图像融合 信息增强 红外掩码 引导滤波 注意力引导
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基于自编码器的红外与可见光图像融合算法
9
作者 陈海秀 房威志 +3 位作者 陆成 陆康 何珊珊 黄仔洁 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期283-290,共8页
针对目前红外与可见光图像融合过程中,图像特征提取不充分、中间层信息丢失以及融合图像细节不够清晰的问题,提出了一种基于自编码器的端到端图像融合网络结构。该网络由编码器、融合网络和解码器3部分组成。将高效通道注意力机制和混... 针对目前红外与可见光图像融合过程中,图像特征提取不充分、中间层信息丢失以及融合图像细节不够清晰的问题,提出了一种基于自编码器的端到端图像融合网络结构。该网络由编码器、融合网络和解码器3部分组成。将高效通道注意力机制和混合注意力机制引入到编码器和融合网络中,利用卷积残差网络(convolutional residual network,CRN)基本块来提取并融合红外图像和可见光图像的基本特征,然后将融合后的特征图输入到解码器进行解码,重建出融合图像。选取目前具有典型代表性的5种方法在主客观方面进行对比。在客观方面,较第2名平均梯度、空间频率和视觉保真度分别提升了21%、10.2%、7.2%。在主观方面,融合后的图像目标清晰、细节突出、轮廓明显,符合人类视觉感受。 展开更多
关键词 红外图像 可见光图像 图像融合 注意力机制 编码解码结构
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基于特征相似性的红外与可见光图像融合方法
10
作者 秦伟 段俊阳 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第2期119-123,共5页
单一图像无法全面描述目标的信息,实际应用价值低,针对当前红外与可见光图像融合方法存在的一些不足,如:融合质量差等,为了获得更加理想的红外与可见光图像融合效果,提出了基于特征相似性的红外与可见光图像融合方法。首先分析当前红外... 单一图像无法全面描述目标的信息,实际应用价值低,针对当前红外与可见光图像融合方法存在的一些不足,如:融合质量差等,为了获得更加理想的红外与可见光图像融合效果,提出了基于特征相似性的红外与可见光图像融合方法。首先分析当前红外与可见光图像融合的研究进展,指出各种方法的局限性,然后采用红外图像和可见光图像,并对它们进行图像去噪、增强处理,采用卷积神经网络提取红外与可见光图像的特征,最后根据特征相似性进行红外与可见光图像融合,并对红外与可见光图像融合效果进行了测试,结果表明,本方法提升了红外与可见光图像融合质量,融合效果要明显优于其他红外与可见光图像融合方法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 红外图像 可见光图像 图像融合 图像质量
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基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合
11
作者 邸敬 任莉 +2 位作者 刘冀钊 郭文庆 廉敬 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期510-521,共12页
针对现有深度学习图像融合方法依赖卷积提取特征,并未考虑源图像全局特征,融合结果容易产生纹理模糊、对比度低等问题,本文提出一种基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合方法。首先,生成器网络采用密集块和补偿注意力... 针对现有深度学习图像融合方法依赖卷积提取特征,并未考虑源图像全局特征,融合结果容易产生纹理模糊、对比度低等问题,本文提出一种基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合方法。首先,生成器网络采用密集块和补偿注意力机制构建局部-全局三分支提取特征信息。然后,利用通道特征和空间特征变化构建补偿注意力机制提取全局信息,更进一步提取红外目标和可见光细节表征。其次,设计聚焦双对抗鉴别器,以确定融合结果和源图像之间的相似分布。最后,选用公开数据集TNO和RoadScene进行实验并与其他9种具有代表性的图像融合方法进行对比,本文提出的方法不仅获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果,而且客观度量指标优于其他先进方法。 展开更多
关键词 红外可见光图像融合 局部-全局三分支 局部特征提取 补偿注意力机制 对抗学习 聚焦双对抗鉴别器
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基于多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合
12
作者 邸敬 梁婵 +2 位作者 任莉 郭文庆 廉敬 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第7期754-764,共11页
针对目前红外与可见光图像融合存在特征提取不足、融合图像目标区域不显著、细节信息缺失等问题,提出了一种多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了多尺度对比度增强模块,以增强目标区域强度... 针对目前红外与可见光图像融合存在特征提取不足、融合图像目标区域不显著、细节信息缺失等问题,提出了一种多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了多尺度对比度增强模块,以增强目标区域强度信息利于互补信息的融合;其次,采用密集连接块进行特征提取,减少信息损失最大限度利用信息;接着,设计了一种跨维度交互注意力机制,有助于捕捉关键信息,从而提升网络性能;最后,设计了从融合图像到源图像的分解网络使融合图像包含更多的场景细节和更丰富的纹理细节。在TNO数据集上对提出的融合框架进行了评估实验,实验结果表明本文方法所得融合图像目标区域显著,细节纹理丰富,具有更优的融合性能和更强的泛化能力,主观性能和客观评价优于其他对比方法。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 多尺度对比度增强 跨模态交互注意力机制 分解网络
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基于多层卷积的红外与可见光图像融合算法
13
作者 陈海秀 房威志 +3 位作者 陆康 陆成 黄仔洁 陈子昂 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期12-17,44,共7页
针对复杂背景下纹理细节信息丢失、融合图像视觉感受较差等问题,提出了一种基于多层卷积的红外与可见光图像融合算法。该算法的网络框架分为编码器、解码器和融合网络3个部分。在编码器中引入高效通道注意力机制对源图像进行编码处理,... 针对复杂背景下纹理细节信息丢失、融合图像视觉感受较差等问题,提出了一种基于多层卷积的红外与可见光图像融合算法。该算法的网络框架分为编码器、解码器和融合网络3个部分。在编码器中引入高效通道注意力机制对源图像进行编码处理,融合多层卷积块、梯度卷积块、下采样卷积块以及卷积空间通道注意力机制等形成多层卷积融合网络(MCFN),通过该融合网络进行特征融合,利用解码器重建输出融合图像。选取了5种现有算法与所提算法用8种客观评价指标在两种数据集上进行比较,结果表明,所提算法融合后的图像目标突出、细节清晰、轮廓明显、指标提升显著,符合人体视觉感受。 展开更多
关键词 图像融合 红外图像 可见光图像 多层卷积 融合网络 注意力机制
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基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络
14
作者 徐少平 周常飞 +2 位作者 肖建 陶武勇 戴田宇 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3305-3313,共9页
为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自... 为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自然图像分别作为U型网络结构(UNet)的输入和输出,采用自编码器技术完成预训练。所获得编码器模块能有效提取输入图像的多尺度深度特征功能,而解码器模块则能将其重构为与输入图像差异极小的输出图像;在无监督融合训练阶段,将预训练编码器和解码器模块的网络参数保持固定不变,而在两者之间新增包含Transformer结构的融合模块。其中,Transformer结构中的多头自注意力机制能对编码器分别从红外和可见光图像提取到的深度特征权重进行合理分配,从而在多个尺度上将两者融合调制到自然图像深度特征的流型空间上来,进而保证融合特征经解码器重构后所获得融合图像的视觉感知效果。大量实验表明:与当前主流的融合模型(算法)相比,所提PDNet模型在多个客观评价指标方面具有显著优势,而在主观视觉评价上,也更符合人眼视觉感知特点。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 图像融合 自监督预训练 无监督融合训练 固定参数 深度特征调制
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基于AGF和CNN的红外与可见光图像融合
15
作者 杨艳春 杨万轩 雷慧云 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1141-1148,共8页
针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层;然后,将基础层通过能量属性的融合规... 针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层;然后,将基础层通过能量属性的融合规则得到基础融合图像,细节层在基于掩膜引导的损失函数的指导下,通过卷积神经网络得到融合后的细节图像;最后,将基础融合图像与细节融合图像相加得到最终融合图像;实验结果表明,本文方法能够在突出显著热目标的同时保留丰富的背景边缘纹理信息,在客观评价指标上相较对比方法取得了更好的效果,证明了本文算法的优越性。 展开更多
关键词 图像处理 红外与可见光图像 交替引导滤波 卷积神经网络 图像融合
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基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
16
作者 杨艳春 雷慧云 杨万轩 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期892-901,共10页
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法... 针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法,在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率。首先,利用快速联合双边滤波器对源图像进行分解;其次,为了更好地提取图像中显著结构和目标信息,针对基础层图像采用一种基于视觉显著图(visual significance map,VSM)的加权平均融合规则,针对细节层图像采用改进脉冲耦合神经网络模型进行融合,其中PCNN的所有参数都可以根据输入波段自适应调节;最后,将基础层融合图与细节层融合图叠加重构得到融合图像。实验结果表明,该方法提高了融合图像的效果,有效地保留了目标、背景细节和边缘等重要信息。 展开更多
关键词 图像处理 快速联合双边滤波器 脉冲耦合神经网络 红外与可见光图像 图像融合
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多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合
17
作者 祁艳杰 侯钦河 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期1060-1069,共10页
针对红外与可见光图像融合时,单一尺度特征提取不足、红外目标与可见光纹理细节丢失等问题,提出一种多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合算法。首先,设计多尺度特征提取模块和可变形卷积注意力模块相结合的编码器网络,多感... 针对红外与可见光图像融合时,单一尺度特征提取不足、红外目标与可见光纹理细节丢失等问题,提出一种多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合算法。首先,设计多尺度特征提取模块和可变形卷积注意力模块相结合的编码器网络,多感受野提取红外与可见光图像的重要特征信息。然后,采用基于空间和通道双注意力机制的融合策略,进一步融合红外和可见光图像的典型特征。最后,由3层卷积层构成解码器网络,用于重构融合图像。此外,设计基于均方误差、多尺度结构相似度和色彩的混合损失函数约束网络训练,进一步提高融合图像与源图像的相似性。本算法在公开数据集上与7种图像融合算法进行比较,在主观评价和客观评价方面,所提算法相较其它对比算法具有较好的边缘保持性、源图像信息保留度,较高的融合图像质量。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 混合损失函数 多尺度特征提取 注意力机制 图像融合
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基于深度学习的红外可见光图像融合综述 被引量：3
18
作者 王恩龙 李嘉伟 +1 位作者 雷佳 周士华 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第4期899-915,共17页
如何将多张图像中的互补信息保存到一张图像中用于全面表征场景是具有挑战性的课题。基于此课题,大量的图像融合方法被提出。红外可见光图像融合(IVIF)作为图像融合中一个重要分支,在语义分割、目标检测和军事侦察等实际领域都有着广泛... 如何将多张图像中的互补信息保存到一张图像中用于全面表征场景是具有挑战性的课题。基于此课题,大量的图像融合方法被提出。红外可见光图像融合(IVIF)作为图像融合中一个重要分支,在语义分割、目标检测和军事侦察等实际领域都有着广泛的应用。近年来,深度学习技术引领了图像融合的发展方向,研究人员利用深度学习针对IVIF方向进行了探索。相关实验工作证明了应用深度学习方法来完成IVIF相较于传统方法有着显著优势。对基于深度学习的IVIF前沿算法进行了详细的分析论述。首先,从网络架构、方法创新以及局限性等方面报告了领域内的方法研究现状。其次,对IVIF方法中常用的数据集进行了简要介绍并给出了定量实验中常用评价指标的定义。对提到的一些具有代表性的方法进行了图像融合和语义分割的定性评估、定量评估实验以及融合效率分析实验来全方面地评估方法的性能。最后,给出了实验结论并对领域内未来可能的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 图像融合 红外可见光图像 深度学习
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基于光照权重分配和注意力的红外与可见光图像融合深度学习模型
19
作者 魏文亮 王阳萍 +2 位作者 岳彪 王安政 张哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2183-2191,共9页
针对现有红外与可见光图像融合模型在融合过程中忽略光照因素、使用常规的融合策略,导致融合结果存在细节信息丢失、显著信息不明显等问题,提出一种基于光照权重分配和注意力的红外与可见光图像融合深度学习模型。首先,设计光照权重分... 针对现有红外与可见光图像融合模型在融合过程中忽略光照因素、使用常规的融合策略,导致融合结果存在细节信息丢失、显著信息不明显等问题,提出一种基于光照权重分配和注意力的红外与可见光图像融合深度学习模型。首先,设计光照权重分配网络(IWA-Net)来估计光照分布并计算光照权重;其次,引入CM-L1范式融合策略提高像素之间的依赖关系,完成对显著特征的平滑处理;最后,由全卷积层构成解码网络,完成对融合图像的重构。在公开数据集上的融合实验结果表明,所提模型相较于对比模型,所选六种评价指标均有所提高,其中空间频率(SF)和互信息(MI)指标分别平均提高了45%和41%,有效减少边缘模糊,使融合图像具有较高的清晰度和对比度。该模型的融合结果在主客观方面均优于其他对比模型。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 图像融合 光照权重分配 融合策略 注意力机制
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多重关系感知的红外与可见光图像融合网络
20
作者 李晓玲 陈后金 +3 位作者 李艳凤 孙嘉 王敏鋆 陈卢一夫 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2217-2227,共11页
为充分整合红外与可见光图像间的一致特征和互补特征,该文提出一种基于多重关系感知的红外与可见光图像融合方法。该方法首先利用双分支编码器提取源图像特征,然后将提取的源图像特征输入设计的基于多重关系感知的跨模态融合策略,最后... 为充分整合红外与可见光图像间的一致特征和互补特征,该文提出一种基于多重关系感知的红外与可见光图像融合方法。该方法首先利用双分支编码器提取源图像特征,然后将提取的源图像特征输入设计的基于多重关系感知的跨模态融合策略,最后利用解码器重建融合特征生成最终的融合图像。该融合策略通过构建特征间关系感知和权重间关系感知,利用不同模态间的共享关系、差分关系和累积关系的相互作用,实现源图像一致特征和互补特征的充分整合,以得到融合特征。为约束网络训练以保留源图像的固有特征,设计了一种基于小波变换的损失函数,以辅助融合过程对源图像低频分量和高频分量的保留。实验结果表明,与目前基于深度学习的图像融合方法相比,该文方法能够充分整合源图像的一致特征和互补特征,能够有效保留可见光图像的背景信息和红外图像的热目标,整体融合效果优于对比方法。 展开更多
关键词 图像融合 红外图像 可见光图像 多重关系感知 小波变换
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