基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘锃亮; 张宇 ; 吕恒毅
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| 刊名 | 无线电工程
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| 出版日期 | 2022 |
| 卷号 | 52期号:04页码:555-561 |
| 英文摘要 | 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。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66248]  |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学光电学院 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘锃亮,张宇,吕恒毅. 基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合[J]. 无线电工程,2022,52(04):555-561. |
| APA | 刘锃亮,张宇,&吕恒毅.(2022).基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合.无线电工程,52(04),555-561. |
| MLA | 刘锃亮,et al."基于生成对抗网络的可见光与红外图像融合".无线电工程 52.04(2022):555-561. |
入库方式： OAI收割
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