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基于ResNet50与卷积稀疏表达的红外与可见光图像融合算法
被引量:
1
1
作者
邵大光
邵现振
+2 位作者
刘鹏
赵闯
陶青川
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期189-196,共8页
提出一种基于ResNet50神经网络与卷积稀疏表达的红外与可见光图像融合算法。通过低通滤波将红外与可见光图像分解成基础层和细节层;运用卷积稀疏表达对基础层进行处理得到新的基础层,使用ResNet50神经网络对细节层进行特征提取,对得到...
提出一种基于ResNet50神经网络与卷积稀疏表达的红外与可见光图像融合算法。通过低通滤波将红外与可见光图像分解成基础层和细节层;运用卷积稀疏表达对基础层进行处理得到新的基础层,使用ResNet50神经网络对细节层进行特征提取,对得到的特征图进行L1正则化和最大选择策略得到最大权重层,经过权重分配得到新的细节层;对新的基础层和细节层进行重建,得到融合图像。该算法针对基础层和细节层提出了新的融合策略,并且能较好地保留细节信息和结构信息。实验结果表明,该算法在主观和客观指标证明上优于对比算法。
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关键词
图像融合
ResNet50
卷积稀疏表达
红外图像
可见光图像
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职称材料
题名
基于ResNet50与卷积稀疏表达的红外与可见光图像融合算法
被引量:
1
1
作者
邵大光
邵现振
刘鹏
赵闯
陶青川
机构
四川大学电子信息学院
中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司河口采油厂
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期189-196,共8页
文摘
提出一种基于ResNet50神经网络与卷积稀疏表达的红外与可见光图像融合算法。通过低通滤波将红外与可见光图像分解成基础层和细节层;运用卷积稀疏表达对基础层进行处理得到新的基础层,使用ResNet50神经网络对细节层进行特征提取,对得到的特征图进行L1正则化和最大选择策略得到最大权重层,经过权重分配得到新的细节层;对新的基础层和细节层进行重建,得到融合图像。该算法针对基础层和细节层提出了新的融合策略,并且能较好地保留细节信息和结构信息。实验结果表明,该算法在主观和客观指标证明上优于对比算法。
关键词
图像融合
ResNet50
卷积稀疏表达
红外图像
可见光图像
Keywords
Image fusion
ResNet50
Convolution sparse representation
Infrared image
Visible image
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ResNet50与卷积稀疏表达的红外与可见光图像融合算法
邵大光
邵现振
刘鹏
赵闯
陶青川
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
1
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参考文献
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