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基于梯度残差密集块和注意力混洗的红外与可见光图像融合
1
作者
袁硕智
刘培培
+2 位作者
张宇晓
徐湖洋
刘思李
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第7期150-156,共7页
针对当前基于深度学习的红外和可见光图像融合存在提取细粒度细节信息不足、深层特征利用困难的问题,提出了一种基于梯度残差密集块和注意力混洗机制的红外与可见光融合方法。该方法在编码器中加入梯度残差密集块和注意力混洗模块,提升...
针对当前基于深度学习的红外和可见光图像融合存在提取细粒度细节信息不足、深层特征利用困难的问题,提出了一种基于梯度残差密集块和注意力混洗机制的红外与可见光融合方法。该方法在编码器中加入梯度残差密集块和注意力混洗模块,提升自编码器对图像细粒度细节信息和深层全局特征的提取能力并抑制噪声。在与其他方法的对比实验中,本方法在主观评价上具有良好的细节纹理和全局层次,并可以很好地融合红外与可见光源图像的有效特征;在客观评价上,本算法在标准差、峰值信噪比、视觉保真度、基于边缘信息的指标和小波特征互信息五项取得最优值,分别为76.9275、16.7755、0.8767、0.5141、0.4313。
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关键词
图像融合
深度学习
注意力机制
梯度残差密集块
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职称材料
基于DMD的红外与可见光图像融合
2
作者
杨艳春
李毅
+1 位作者
李佳龙
王泽煜
《激光与红外》
北大核心
2025年第8期1305-1313,共9页
针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息...
针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息,利用梯度残差密集块(GRDB)提取特征的深层次细粒度信息;然后,通过混合注意力机制,获取到更加丰富的细节信息;最后,采用DMD与生成器构建对抗博弈机制,估计红外图像与可见光图像的分布概率,专注于区分输入图像的每一个局部块,从而促使融合图像保留更多的纹理细节信息。实验结果表明,本文方法的融合图像在纹理细节和对比度信息上表现丰富,同时在平均梯度、信息熵、标准差、空间频率等客观评价指标上也优于其他图像融合方法。
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关键词
红外与可见光图像融合
双马尔可夫鉴别器
生成器
梯度残差密集块
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职称材料
题名
基于梯度残差密集块和注意力混洗的红外与可见光图像融合
1
作者
袁硕智
刘培培
张宇晓
徐湖洋
刘思李
机构
成都理工大学
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第7期150-156,共7页
基金
国家自然科学基金(No.72101036)。
文摘
针对当前基于深度学习的红外和可见光图像融合存在提取细粒度细节信息不足、深层特征利用困难的问题,提出了一种基于梯度残差密集块和注意力混洗机制的红外与可见光融合方法。该方法在编码器中加入梯度残差密集块和注意力混洗模块,提升自编码器对图像细粒度细节信息和深层全局特征的提取能力并抑制噪声。在与其他方法的对比实验中,本方法在主观评价上具有良好的细节纹理和全局层次,并可以很好地融合红外与可见光源图像的有效特征;在客观评价上,本算法在标准差、峰值信噪比、视觉保真度、基于边缘信息的指标和小波特征互信息五项取得最优值,分别为76.9275、16.7755、0.8767、0.5141、0.4313。
关键词
图像融合
深度学习
注意力机制
梯度残差密集块
Keywords
image fusion
deep learning
attention mechanisms
gradient residual dense block
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于DMD的红外与可见光图像融合
2
作者
杨艳春
李毅
李佳龙
王泽煜
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《激光与红外》
北大核心
2025年第8期1305-1313,共9页
基金
长江学者和创新团队发展计划项目(No.IRT_16R36)
国家自然科学基金项目(No.62067006)
+3 种基金
甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104)
甘肃省高等学校产业支撑计划项目(No.2020C-19)
甘肃省自然科学基金项目(No.23JRRA847,No.21JR7RA300)
兰州交通大学—天津大学联合创新项目(No.2021052)资助。
文摘
针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息,利用梯度残差密集块(GRDB)提取特征的深层次细粒度信息;然后,通过混合注意力机制,获取到更加丰富的细节信息;最后,采用DMD与生成器构建对抗博弈机制,估计红外图像与可见光图像的分布概率,专注于区分输入图像的每一个局部块,从而促使融合图像保留更多的纹理细节信息。实验结果表明,本文方法的融合图像在纹理细节和对比度信息上表现丰富,同时在平均梯度、信息熵、标准差、空间频率等客观评价指标上也优于其他图像融合方法。
关键词
红外与可见光图像融合
双马尔可夫鉴别器
生成器
梯度残差密集块
Keywords
Infrared and visible image fusion
Dual Markov Discriminator
generator
gradient residual dense block
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN29 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯度残差密集块和注意力混洗的红外与可见光图像融合
袁硕智
刘培培
张宇晓
徐湖洋
刘思李
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DMD的红外与可见光图像融合
杨艳春
李毅
李佳龙
王泽煜
《激光与红外》
北大核心
2025
0
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职称材料
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