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基于无监督显著性掩码引导的红外与可见光图像融合网络
1
作者
李东阳
聂仁灿
+1 位作者
潘琳娜
李贺
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期356-360,共5页
在具有挑战性的拍摄环境中,使用单张红外或可见光图像很难捕获清晰详细的纹理信息以及热辐射信息。然而,红外和可见光图像融合允许保存来自红外图像的热辐射信息和来自可见光图像的纹理细节。现有的许多方法在融合过程中直接生成融合图...
在具有挑战性的拍摄环境中,使用单张红外或可见光图像很难捕获清晰详细的纹理信息以及热辐射信息。然而,红外和可见光图像融合允许保存来自红外图像的热辐射信息和来自可见光图像的纹理细节。现有的许多方法在融合过程中直接生成融合图像,忽略了对源图像像素级权重贡献的估计,强调了不同源图像之间的学习。为此,提出了基于无监督显著性掩码引导的红外与可见光图像融合网络,利用密集结构在源图像中进行全面的特征提取。它产生一个权重估计概率来评估每个源图像对融合图像的贡献。此外,由于红外与可见光图像缺乏真实标签,难以使用有监督学习,UMGN还引入了显著性掩码,便于网络集中学习红外图像的热辐射信息和可见光纹理信息。在训练过程中还引入了加权保真度项和梯度损失,以防止梯度退化。与大量其他最先进的方法进行对比实验,结果证明了所提出的UMGN方法的优越性和有效性。
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关键词
无监督学习
显著性掩码
权重估计概率
红外与可见光图像融合
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职称材料
题名
基于无监督显著性掩码引导的红外与可见光图像融合网络
1
作者
李东阳
聂仁灿
潘琳娜
李贺
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S01期356-360,共5页
基金
国家自然科学基金(61966037)
云南省基础研究计划重点项目(202301AS070025,202401AT070467)
+1 种基金
国家重点研发项目(2020YFA0714301)
云南省科技厅项目基金(2012105AF150011)。
文摘
在具有挑战性的拍摄环境中,使用单张红外或可见光图像很难捕获清晰详细的纹理信息以及热辐射信息。然而,红外和可见光图像融合允许保存来自红外图像的热辐射信息和来自可见光图像的纹理细节。现有的许多方法在融合过程中直接生成融合图像,忽略了对源图像像素级权重贡献的估计,强调了不同源图像之间的学习。为此,提出了基于无监督显著性掩码引导的红外与可见光图像融合网络,利用密集结构在源图像中进行全面的特征提取。它产生一个权重估计概率来评估每个源图像对融合图像的贡献。此外,由于红外与可见光图像缺乏真实标签,难以使用有监督学习,UMGN还引入了显著性掩码,便于网络集中学习红外图像的热辐射信息和可见光纹理信息。在训练过程中还引入了加权保真度项和梯度损失,以防止梯度退化。与大量其他最先进的方法进行对比实验,结果证明了所提出的UMGN方法的优越性和有效性。
关键词
无监督学习
显著性掩码
权重估计概率
红外与可见光图像融合
Keywords
Unsupervised learning
Significance mask
Weight estimation probability
Infrared and visible image fusion
分类号
TP391 [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
基于无监督显著性掩码引导的红外与可见光图像融合网络
李东阳
聂仁灿
潘琳娜
李贺
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
0
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