基于卷积神经网络的信息融合技术应用研究

张君君

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基于卷积神经网络的信息融合技术应用研究

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图像融合是信息融合技术重要的组成部分,针对提高图像融合质量,获取更多特征信息,增加图像信息的使用效率,提出基于CNN模型原理的区域图像融合方法对真彩色图像进行融合分析。实验结果表明,使用CNN算法融合结果的视觉保真度质量指标略低于文中的MWGF算法,其余的质量评价指标均明显优于NSST算法和MWGF算法;经视觉评价融合后的图像发现文中使用的CNN算法均优于两种对比算法。因此,基于CNN模型的区域图像融合方法在活跃度、清晰度和边缘信息等方面的融合能力具有优越性,更加精确高效地提取图像特征信息,提高图像数据的融合质量,以期为卷积神经网络算法在图像数据融合研究工作中提供科学参考。

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来源
《信息记录材料》 |2022年第7期|43-45|共3页
作者
张君君;
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作者单位

郑州工业应用技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
图像融合; 卷积神经网络; 多焦点; 集成算法;

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