基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合

刘锃亮; 张宇; 吕恒毅

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基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合

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图像融合是图像处理领域中非常重要的分支,可见光图像与红外图像的融合在机器感知、目标检测与追踪、监控、遥感和图像去雾等方面扮演着十分重要的角色。针对目前一些融合算法时效性差、复杂程度高、泛化程度低和融合后图片信息丢失量大等问题,在神经网络FusionGAN的基础上进行了改进。在其中引入了一种多尺度卷积PSConv和一种轻量化注意力模块ECA-Net,前者能够在更细粒度角度进行多尺度特征融合,后者能自适应地选择一维卷积核大小,从而实现性能上的提优。实验采用经典的红外与可见光数据集TNO和NIO数据集,经实验表明,改进后的算法在主观评价与客观评价下,与原算法和其他算法相比有着明显提高。

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来源
《无线电工程》 |2022年第4期|555-561|共7页
作者
刘锃亮; 张宇; 吕恒毅;
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作者单位

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;

中国科学院大学光电学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
图像融合; 红外图像; 可见光图像; FusionGAN; PSConv; ECA-Net;

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