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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
1
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。
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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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职称材料
核电焊缝DR图像多尺度对比度增强方法
被引量：
4
2
作者
张晓峰
周炜璐
杨会敏
《南昌航空大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第4期73-76,共4页
射线DR技术是核电焊缝最新射线检测手段。针对核电焊缝部分DR图像对比度差,细节容易漏检的问题,本研究采用拉普拉斯金字塔进行16位DR图像多尺度分解,结合高斯平滑滤波与减影算法提取图像细节信息,运用s型函数进行细节映射增强,再将细节...
射线DR技术是核电焊缝最新射线检测手段。针对核电焊缝部分DR图像对比度差,细节容易漏检的问题,本研究采用拉普拉斯金字塔进行16位DR图像多尺度分解,结合高斯平滑滤波与减影算法提取图像细节信息,运用s型函数进行细节映射增强,再将细节增强结果加到近似图像上,重构出增强后的图像,最后实现了一种16位DR图像多尺度对比度增强算法。对含线型缺陷或圆形缺陷的DR图像进行了多尺度对比度增强实验,参数L=10、p=0.8时,算法能有效增强细节对比度,有助于提高缺陷识别能力。算法具有很好的工程应用前景。
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关键词
DR图像
多尺度对比度增强
细节
缺陷
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职称材料
题名
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
1
作者
邸敬
梁婵
任莉
郭文庆
廉敬
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第7期754-764,共11页
基金
国家自然科学基金(62061023)
甘肃省科技计划资助项目(22JR5RA360)
甘肃省杰出青年基金(21JR7RA345)。
文摘
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。
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
Keywords
infrared and visible image fusion
multi-scale contrast enhancement
cross-dimensional interactive attention mechanism
decomposition network
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
核电焊缝DR图像多尺度对比度增强方法
被引量：
4
2
作者
张晓峰
周炜璐
杨会敏
机构
核工业工程研究设计有限公司
出处
《南昌航空大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第4期73-76,共4页
基金
中国核工业二三建设有限公司科研项目(CNEC-CNI23-KY-2017-09)。
文摘
射线DR技术是核电焊缝最新射线检测手段。针对核电焊缝部分DR图像对比度差,细节容易漏检的问题,本研究采用拉普拉斯金字塔进行16位DR图像多尺度分解,结合高斯平滑滤波与减影算法提取图像细节信息,运用s型函数进行细节映射增强,再将细节增强结果加到近似图像上,重构出增强后的图像,最后实现了一种16位DR图像多尺度对比度增强算法。对含线型缺陷或圆形缺陷的DR图像进行了多尺度对比度增强实验,参数L=10、p=0.8时,算法能有效增强细节对比度,有助于提高缺陷识别能力。算法具有很好的工程应用前景。
关键词
DR图像
多尺度对比度增强
细节
缺陷
Keywords
DR image
multi-scale contrast enhancement
detail
defect
分类号
TG115 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
邸敬
梁婵
任莉
郭文庆
廉敬
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
核电焊缝DR图像多尺度对比度增强方法
张晓峰
周炜璐
杨会敏
《南昌航空大学学报（自然科学版）》
CAS
2020
4
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职称材料
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