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基于单应性评估的低压电气设备红外与可见光图像配准
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作者 黄光攀 张林鍹 +2 位作者 任峰 曾庆松 曾瑞 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第6期337-350,共14页
通过图像配准技术可将红外与可见光图像的优势结合起来为低压电气设备状态评估和故障定位提供有力依据。针对低压电气设备红外与可见光图像配准时,由于两图像存在单应性映射关系且二者光谱特征差异较大,红外图像呈现出轮廓弱、纹理低、... 通过图像配准技术可将红外与可见光图像的优势结合起来为低压电气设备状态评估和故障定位提供有力依据。针对低压电气设备红外与可见光图像配准时,由于两图像存在单应性映射关系且二者光谱特征差异较大,红外图像呈现出轮廓弱、纹理低、分辨率差引起的配准效果差、正确率低等问题,提出了基于双主干网络的单应性评估模型。首先对不同成像机理采用不同的主干网络充分提取图像特征信息,其次由高效聚合线性Transformer结构组成的自注意力和交叉注意力机制增强特征信息表达能力,然后对增强后的特征信息进行单应性矩阵评估,再利用评估结果和可逆性约束机制构建有监督学习模型,最后根据评估结果进行透视变换完成多源图像配准。通过大量实验结果表明:所提方法与其他八种匹配方法相比,匹配后的均方根误差相对较低为7.895、配准正确率达到了91.8%、推理速度较快。 展开更多
关键词 红外图像 低压电气设备 图像配准 单应性评估 线性Transformer结构
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一种双分支网络结构的典型电气设备多源图像融合算法
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作者 聂启新 肖志云 +3 位作者 鲍腾飞 靳旭 高文强 郭浩 《电测与仪表》 北大核心 2025年第5期68-75,共8页
随着智能电网系统的快速发展,为提升热故障的准确定位,图像融合技术得到了广泛的关注。文中以变电站电气设备可见光和红外图像为研究对象,通过深度学习方法设计网络模型,以自动编码器为主干网络,其中编码器采用设计的密集连接分支和加... 随着智能电网系统的快速发展,为提升热故障的准确定位,图像融合技术得到了广泛的关注。文中以变电站电气设备可见光和红外图像为研究对象,通过深度学习方法设计网络模型,以自动编码器为主干网络,其中编码器采用设计的密集连接分支和加强分支双分支网络结构,一个分支为密集连接分支,使用密集块连接和自注意力机制来提取边缘和细节特征,另一个分支为加强分支,采用改进的特征金字塔结构(feature pyramid network,FPN),增强全局信息。文中通过双分支结构得到两组相应特征,采用L1-范数融合策略将特征进行融合后输入解码器重建融合图像。经过与多种方法对比,文中方法从主观视觉评价、客观图像融合评价指标两方面验证了该算法的先进性,其中客观评价指标Q MI、SSIM、FMI pixel分别为0.56726、0.59347、0.88760,达到最高值,证明融合图像质量得到提升,适用于电气设备多源图像融合。 展开更多
关键词 图像融合技术 双分支网络 电气设备可见光图像和红外图像 图像配准 深度学习
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基于局部和全局特征的电力设备红外和可见光图像匹配方法
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作者 冯旭刚 阮善会 +2 位作者 王正兵 安硕 张科琪 《电工技术学报》 北大核心 2025年第7期2236-2246,2305,共12页
针对电力设备红外和可见光图像匹配过程受图像局部灰度差异影响大,以及特征点描述和匹配困难的问题,该文提出了基于局部和全局特征的电力设备红外和可见光图像匹配方法。首先,利用多尺度角检测算法分别检测红外和可见光图像中的特征点,... 针对电力设备红外和可见光图像匹配过程受图像局部灰度差异影响大,以及特征点描述和匹配困难的问题,该文提出了基于局部和全局特征的电力设备红外和可见光图像匹配方法。首先,利用多尺度角检测算法分别检测红外和可见光图像中的特征点,再使用不同尺度的曲率信息为每个特征点分配特征主方向(CAO);其次,分别构建每个特征点的部分灰度不变特征描述符(PIIFD)和全局上下文特征描述符;然后,将两种特征描述符的相似度进行加权融合,并利用双向匹配方法和随机抽样一致(RANSAC)方法筛选出正确的匹配点对;最后,得到图像间的仿射变换模型参数。实验结果表明:该文匹配方法与PIIFD、Log-Gabor直方图描述符(LGHD)和CAO匹配算法相比,正确匹配数显著增加,平均准确率较其他三种算法分别提高了50.71、27.62、11.11个百分点,平均重复度分别提高了27.69、28.81、19.18个百分点。 展开更多
关键词 电力设备 图像匹配 红外可见光图像 全局上下文描述符 特征相似度匹配
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面向电力设备红外-可见光图像配准的自适应监督重训算法
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作者 范澜珊 刘云鹏 +3 位作者 刘一瑾 赵涛 裴少通 闫泽玉 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1785-1800,共16页
为实现不同光学模态信息优势互补,以助力电力设备故障检测与定位任务,该文采用可见光图像增强红外图像的纹理信息。针对现有红外-可见光图像配准技术难以精确对齐电力设备局部精细化结构的问题,首次提出自适应监督重训配准算法(adaptive... 为实现不同光学模态信息优势互补,以助力电力设备故障检测与定位任务,该文采用可见光图像增强红外图像的纹理信息。针对现有红外-可见光图像配准技术难以精确对齐电力设备局部精细化结构的问题,首次提出自适应监督重训配准算法(adaptive registration algorithm with supervision and retraining,ARSR),主要包括双阶各向异性高斯方向导数机制(dual order anisotropic Gaussian directional derivative,Dual-AGDD)以及双视图匹配参数重训框架(double-view matching parameter retraining,DVMPR)。首先,提出Dual-AGDD完成特征点筛选与定向。1阶AGDD进行自适应电力设备局部细化角点检测,2阶AGDD构建高斯特征三角形确定特征点主方向,采用局部强度不变性方法构建特征描述子。接着,提出DVMPR框架对图像透视尺度与视野旋转进行制约校正。最后,基于3σ原则改进支持向量回归,对误匹配点进行剔除,完成异源数据配准。试验结果显示,对不同旋转和尺度差异、不同环境的电力设备异源图像进行配准时,该文算法的平均定位误差为2.65,平均配准精确率为98.57%,具有较强的图像旋转、尺度不变性和环境鲁棒性,显著优于现有CAO-C2F、SuperPoint-SuperGlue等配准算法,可提高电力设备精细化结构异源图像配准精度。 展开更多
关键词 电力设备 红外-可见光图像配准 各向异性高斯方向导数 自适应监督重训 角点检测
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融合可见光与红外图像的光伏阵列缺陷检测
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作者 白晓静 徐佳伟 +3 位作者 皮宇啸 张文彪 洪烽 李佩哲 《太阳能学报》 北大核心 2025年第4期313-321,共9页
为保证光伏发电稳定、高效和安全运行,需及时检测光伏阵列的运行状况并发现存在的缺陷。提出融合可见光与红外图像的光伏阵列缺陷检测方法,采用CenterNet进行可见光图像光伏组件中太阳电池检测,采用U-Net对红外图像高温区域进行分割,提... 为保证光伏发电稳定、高效和安全运行,需及时检测光伏阵列的运行状况并发现存在的缺陷。提出融合可见光与红外图像的光伏阵列缺陷检测方法,采用CenterNet进行可见光图像光伏组件中太阳电池检测,采用U-Net对红外图像高温区域进行分割,提出区域匹配模块对可见光与红外图像进行匹配,提出关键点(PoI)聚集模块和二次分类器实现关键点处特征向量的聚集以及太阳电池缺陷分类,最后结合可见光图像异物遮挡及红外图像温度异常识别缺陷太阳电池位置及类型。选择不同网络进行测试,提出的算法在较为轻量的CenterNet和U-Net网络上太阳电池检测的AP50-95值达到84.4%,异常温度区域分割的IoU达到89.7%,且单张检测时间约为38 ms,能以较快的速度完成异常太阳电池的检测。 展开更多
关键词 太阳电池 光伏阵列 目标检测 图像分割 红外图像 可见光图像
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基于跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合
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作者 邸敬 梁婵 +1 位作者 刘冀钊 廉敬 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第2期317-332,共16页
现有红外与可见光图像融合方法难以充分提取和保留源图像细节信息与对比度,导致纹理细节模糊。针对这一问题,本文提出了一种跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了双支路跳跃连接的细节增强网络,从红外... 现有红外与可见光图像融合方法难以充分提取和保留源图像细节信息与对比度,导致纹理细节模糊。针对这一问题,本文提出了一种跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了双支路跳跃连接的细节增强网络,从红外和可见光图像中分别提取和增强细节信息,并利用跳跃连接避免信息丢失,生成增强后的细节图像。接着,构建了联合双分支编码器和跨域交互注意力模块的图像融合网络,确保特征融合时充分进行特征交互,并通过解码器重建为最终的融合图像。然后,引入了通过对比学习块进行浅层和深层属性和内容的对比学习网络,优化特征表示,进一步提升图像融合网络的性能。最后,为了约束网络训练以保留源图像的固有特征,设计了一种基于对比约束的损失函数,以辅助融合过程对源图像信息的对比保留。将提出方法与前沿融合方法进行了定性和定量的分析比较。在TNO、MSRS、RoadSence数据集上的实验结果表明:本文方法的8项客观评价指标均较对比方法有显著提升。本文方法融合后图像具有丰富的细节纹理、显著的清晰度和对比度,有效提高了道路交通、安防监控等实际应用中的目标识别和环境感知能力。 展开更多
关键词 红外可见光图像融合 对比学习 跨域交互注意力机制 对比约束损失
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条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合
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作者 邸敬 王鹤然 +2 位作者 梁婵 刘冀钊 廉敬 《光学精密工程》 北大核心 2025年第1期148-163,共16页
针对去噪扩散模型在红外与可见光图像融合任务中缺少基准真实值和可见光信息利用不足的问题,提出一种条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合模型。条件扩散模型利用拼接技术将拼接源图像作为基准真实值进行训练,获得红外与... 针对去噪扩散模型在红外与可见光图像融合任务中缺少基准真实值和可见光信息利用不足的问题,提出一种条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合模型。条件扩散模型利用拼接技术将拼接源图像作为基准真实值进行训练,获得红外与可见光图像特征提取任务的最优先验分布,在反向去噪过程中引入多通道似然校正模块,更有效地模拟红外与可见光图像的多通道复杂分布。然后,提出细节自适应去噪网络来完成红外与可见光图像的多通道高低频特征提取任务。最后,在融合网络中设计了一种多通道高低频并行融合模块,采用区域一致性融合网络和多通道低频特征融合网络分别完成高低频特征的融合。该模型为红外与可见光图像融合任务提供了一种可训练的扩散模型范式用于特征提取,使用特定的卷积神经网络进行特征融合。通过与近年来提出的9种高水平方法相比,在MSRS和RoadScene数据集上的实验结果表明,本文方法的8种客观评价指标平均提升了4.52%~59.62%。本文方法在色彩保真度和纹理细节保持等方面都优于其他方法,符合人眼视觉特性,能够很好地处理各种光照和环境场景下的红外与可见光图像融合任务。 展开更多
关键词 图像融合 红外可见光 条件扩散模型 细节自适应去噪网络 多通道高低频并行融合模块
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基于TransNeXt的红外与可见光图像融合
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作者 杨艳春 杨万轩 雷慧云 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期69-79,共11页
针对红外与可见光图像融合过程中出现的细节丢失和易产生伪影等问题,本文提出了一种基于TransNeXt的融合算法.首先,通过卷积神经网络与TransNeXt对源图像进行浅层与深层特征提取,并通过信息补偿模块对红外浅层特征进行信息补偿,使其具... 针对红外与可见光图像融合过程中出现的细节丢失和易产生伪影等问题,本文提出了一种基于TransNeXt的融合算法.首先,通过卷积神经网络与TransNeXt对源图像进行浅层与深层特征提取,并通过信息补偿模块对红外浅层特征进行信息补偿,使其具有更多的语义信息.然后,通过基于交叉注意力的融合模块进行特征融合,它能够根据源图像不同区域的重要性调整权重以适应场景变化,提高融合结果的鲁棒性和准确性.最后,通过基于Trans-former的模块进行图像重建以得到最终融合图像.此外,本文通过基于VGG19显著区域掩膜的损失函数约束融合过程,使融合结果在重要区域保留更丰富的信息.实验结果表明,与其他7种对比方法相比,本文方法的客观评价指标信息熵、标准差、差异相关性总和、峰值信噪比和像素特征互信息分别平均提高了10.92%、14.85%、24.80%、2.26%、1.30%,并且能够在保留丰富的纹理信息的同时伪影较少,具有优异的夜间灯光融合效果,在目标检测上相较对比方法也取得了更好的效果. 展开更多
关键词 红外可见光图像融合 卷积神经网络 TRANSFORMER TransNeXt
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夜间红外与可见光多尺度信息注入式图像融合
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作者 杨艳春 李佳龙 +1 位作者 李毅 王泽煜 《光学精密工程》 北大核心 2025年第2期282-297,共16页
针对低光照条件下红外与可见光图像融合由于忽视光照而导致纹理细节不清晰、视觉感知较差等问题,本文提出了一种低光增强和语义注入式多尺度红外与可见光图像融合方法。首先,设计了一种适合低光增强的网络,通过残差模型反复迭代,实现夜... 针对低光照条件下红外与可见光图像融合由于忽视光照而导致纹理细节不清晰、视觉感知较差等问题,本文提出了一种低光增强和语义注入式多尺度红外与可见光图像融合方法。首先,设计了一种适合低光增强的网络,通过残差模型反复迭代,实现夜间场景下可见光图像的增强。然后,采用一种基于Nest架构的特征提取器作为网络的编码与解码器,其中深层特征能捕获图像的复杂结构和语义信息,设计了一种语义先验学习模块,通过交叉注意力进一步提取深层红外与可见光图像的语义信息,采用语义注入单元,将增强特征逐级注入了各个尺度。其次,设计了梯度增强分支,主流特征先通过混合注意力,再由主流分出Sobel算子流和Laplacian算子流,以此增强融合图像梯度。最后,通过解码器中同层之间的密集连接和不同层之间的跳跃连接,对各尺度特征进行重构。实验结果表明,本文在视觉信息保真度、互信息、差异相关系数和空间频率,较九种对比方法分别平均提高了23.1%,16.3%,18%,39.8%,有效提升了低光环境下融合图像的质量,有助于提升高级视觉任务的性能。 展开更多
关键词 红外可见光图像融合 多尺度融合网络 低光增强 交叉注意力 语义注入
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基于模糊逻辑与自适应策略的红外可见光图像融合
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作者 杨勇 刘家祥 +2 位作者 黄淑英 王晓争 夏钰锟 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2196-2208,共13页
由于成像机制不同,红外图像能捕捉目标信息,可见光图像提供纹理细节,需融合两者以提升视觉感知与机器识别效果。基于模糊逻辑理论,提出一种多级模糊逻辑判别与自适应参数融合策略(MFD-APFS)的红外与可见光图像融合方法。将红外图像与可... 由于成像机制不同,红外图像能捕捉目标信息,可见光图像提供纹理细节,需融合两者以提升视觉感知与机器识别效果。基于模糊逻辑理论,提出一种多级模糊逻辑判别与自适应参数融合策略(MFD-APFS)的红外与可见光图像融合方法。将红外图像与可见光图像分别进行结构块分解,得到由信号强度分量重构的对比度细节图像组;将源图像组与对比度细节图像组分别输入设计的模糊逻辑判别系统,对图像组进行模糊逻辑判别得到各自的显著性图像,并对得到的显著性图像组进行二次模糊逻辑判别,得到联合的显著性图像;利用引导滤波技术,将显著性图像引导源图像,得到多幅决策图,通过自适应参数的融合策略,得到最终的融合图像。将MFD-APFS方法在红外和可见光图像公开数据集上进行实验测试,结果表明,相比7种主流的融合方法,对于客观度量指标SSIM-F和QAB/F,在TNO数据集上分别提升了0.169和0.1403,在RoadScenes数据集上分别提升了0.1753和0.0537;主观视觉效果表明,所提方法可以生成目标清晰、细节丰富的融合图像,较好地保留了红外图像目标信息及可见光图像纹理信息。 展开更多
关键词 红外可见光图像融合 自适应参数融合策略 多级模糊逻辑 引导滤波 决策图
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轻量级网络识别红外图像中电气设备及其热故障 被引量:1
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作者 张惊雷 李婉欣 +1 位作者 赵俊亚 温显斌 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第12期43-48,76,共7页
提出一种适合边缘计算设备的轻量级卷积神经网络(LightweightES)用于识别热像中的电气设备及其异常发热故障。为达到减少模型参数的同时提升检测精度的目标,对经典SSD进行改造,利用MobileNetV3轻量级网络作为特征提取骨干网络,快速高效... 提出一种适合边缘计算设备的轻量级卷积神经网络(LightweightES)用于识别热像中的电气设备及其异常发热故障。为达到减少模型参数的同时提升检测精度的目标,对经典SSD进行改造,利用MobileNetV3轻量级网络作为特征提取骨干网络,快速高效地提取图像特征;引入高效通道注意模块ECA,提高网络的检测精度;采用软池化(SoftPool)方法以减少池化信息损失,提高网络的分类精度。建立并标注含10516幅电气设备红外图像的数据集,含电流互感器、避雷器、绝缘子、隔离开关、断路器、套管等6种户外变电站设备。实验结果表明:LightweightES算法mAP达93.8%,较SSD提高了7.5百分点,参数量仅为SSD的1/5,检测帧率达55 FPS,能够实时准确地识别电气设备及其局部温度异常故障,适用于算力有限的智能现场监测终端。 展开更多
关键词 电气设备红外图像 目标检测 轻量级网络 通道注意 池化
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基于热红外图像的船舶电气设备状态异常检测研究 被引量:8
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作者 崔海花 赵英凯 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第3期147-150,共4页
可靠掌握电气设备的运行状态,是保证船舶安全航行的基础。因此,提出基于热红外图像的船舶电气设备状态异常检测方法。该方法依据红外成像技术获取船舶电气设备成像,获取其热红外图像结果,并计算电气设备温度概率密度函数,以此描述电气... 可靠掌握电气设备的运行状态,是保证船舶安全航行的基础。因此,提出基于热红外图像的船舶电气设备状态异常检测方法。该方法依据红外成像技术获取船舶电气设备成像,获取其热红外图像结果,并计算电气设备温度概率密度函数,以此描述电气设备的温度分布特征。将该概率密度函数计算结果输入具备增量学习的宽度学习算法中,完成船舶电气设备不同异常状态检测。测试结果显示,将温度概率密度作为电气设备状态异常检测依据,能够更好地区分电气设备的正常放热以及故障升温;AUC的测试结果均在0.94以上,可确定电气设备运行过程中的不同程度异常状态。 展开更多
关键词 红外图像 船舶电气设备 状态异常检测 概率密度函数 温度分布特征 宽度学习
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基于箭尾识别与区域重构的可见光与红外图像融合方法
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作者 任臻臻 孙策 +2 位作者 王威 王强 占荣辉 《弹箭与制导学报》 北大核心 2025年第3期303-310,共8页
夜间火箭发射可见光图像具有清晰的尾焰纹理和颜色信息,红外图像呈现出轮廓完整的箭体和过饱和尾焰。基于两者间互补信息的高契合度,将可见光图像与红外图像融合,同时清晰地呈现箭体和尾焰信息一直是提升发射场火箭成像观测能力的研究... 夜间火箭发射可见光图像具有清晰的尾焰纹理和颜色信息,红外图像呈现出轮廓完整的箭体和过饱和尾焰。基于两者间互补信息的高契合度,将可见光图像与红外图像融合,同时清晰地呈现箭体和尾焰信息一直是提升发射场火箭成像观测能力的研究重点。文中提出了一种基于箭尾识别与区域重构的夜间可见光与红外图像融合方法。该方法通过箭体不变特征搜寻箭体尾部分割线,利用分割线完成区域划分,最后使用区域重构的融合策略完成红外箭体和可见尾焰的融合,有效避免可见光和红外特征信息缺失,最大化融合可见光图像与红外图像的语义信息。实验结果表明,与当前主要图像融合方法相比,文中所提出的融合方法显著提高了融合效果,较好保留了可见光与红外源图像的特征信息和细节信息,并且融合时间较短,可以达到准实时效果。 展开更多
关键词 图像融合 可见光图像 红外图像 箭尾识别 区域重构
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深度学习框架下的红外与可见光图像融合方法综述 被引量:1
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作者 李淑慧 蔡伟 +2 位作者 王鑫 高蔚洁 狄星雨 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第9期25-40,共16页
红外与可见光图像融合(infrared and visible image fusion,IVIF)将红外图像与可见光图像的互补信息融合,提升图像质量以支持下游任务。鉴于深度学习在图像融合方面的优势,将其应用在IVIF领域已成为研究热点。对深度学习框架下的红外与... 红外与可见光图像融合(infrared and visible image fusion,IVIF)将红外图像与可见光图像的互补信息融合,提升图像质量以支持下游任务。鉴于深度学习在图像融合方面的优势,将其应用在IVIF领域已成为研究热点。对深度学习框架下的红外与可见光图像融合方法进行梳理分析,根据不同的融合框架将融合方法分为基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络和变换器,并对比分析这四类方法的特点;综述了IVIF的主要应用领域、常用的6个数据集和8个评价指标,并在典型数据集上对各类主流IVIF方法进行定性和定量评估。最后,总结了现有IVIF方法的局限性,并展望了IVIF的未来研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 图像融合 红外图像 可见光图像
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红外与可见光图像多层感知机交互融合方法
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作者 孙婧 王志社 +1 位作者 杨帆 余朝发 《红外技术》 北大核心 2025年第5期619-627,共9页
现有的Transformer融合方法利用自注意力机制建立图像上下文的全局依赖关系,从而产生优越的融合性能。然而由于与注意力机制相关的模型高复杂度,导致训练效率较低,限制了图像融合的实际应用。为此,本文提出了红外与可见光图像多层感知... 现有的Transformer融合方法利用自注意力机制建立图像上下文的全局依赖关系,从而产生优越的融合性能。然而由于与注意力机制相关的模型高复杂度,导致训练效率较低,限制了图像融合的实际应用。为此,本文提出了红外与可见光图像多层感知机交互融合方法。首先,构建轻量化多层感知机网络架构,利用全连接层建立全局依赖关系,在获得较高的计算效率时,具有较强的特征表征能力。其次,设计了级联空间通道交互模型,实现不同空间位置和独立通道之间的特征交互,从而聚焦源图像各自的内在特征,增强模态间特征的互补性。与其他7种典型的融合方法相比,TNO、MSRS数据集以及目标检测任务的实验结果表明,本文方法在主观视觉描述和客观指标评价都优于其他融合方法。本方法利用多层感知机建立图像的长距离依赖关系,构建了级联空间通道交互模型,从空间和通道维度提取图像全局特征,比其他典型融合方法具有更优越的融合性能和更高的计算效率。 展开更多
关键词 图像融合 多层感知机 特征交互 红外图像 可见光图像
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基于DenseFuse网络的无人机载红外和可见光鹿科动物图像融合
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作者 李汶佼 包衡 +5 位作者 杜化林 李洋 张卫华 杨琨 马光凯 姜广顺 《野生动物学报》 北大核心 2025年第3期514-522,共9页
野生鹿科(Cervidae)动物作为生态系统的组成部分,在维持生态平衡方面扮演着至关重要的角色。无人机影像技术在野生动物监测中的应用已日趋成熟,但受自然光照条件和野外环境复杂多变的影响,单一光谱成像技术很难得到高质量的野生鹿科动... 野生鹿科(Cervidae)动物作为生态系统的组成部分,在维持生态平衡方面扮演着至关重要的角色。无人机影像技术在野生动物监测中的应用已日趋成熟,但受自然光照条件和野外环境复杂多变的影响,单一光谱成像技术很难得到高质量的野生鹿科动物图像。因此提出一种基于DenseFuse网络的图像融合算法,通过无人机搭载的多光谱成像设备,将红外图像与可见光图像融合,同时保留红外图像的轮廓信息和可见光图像的外貌信息,提高了监测图像质量。基于野生鹿科动物影像数据集,采用多种图像融合策略进行实验,对红外图像与可见光图像的融合效果展开细致对比。结果显示,通过使用l1-norm融合策略所获得的综合评价指标最优,经该策略融合后得到的图像平均信息熵达到了6.965。这一结果表明,本研究所提出的无人机多光源图像融合算法能够为野生动物监测工作提供可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 红外图像 可见光图像 野生动物 图像融合
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去噪扩散模型驱动的纹理增强红外-可见光图像融合方法
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作者 王洪雁 彭俊 杨凯 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1992-2004,共13页
针对现有融合算法在处理多源数据时未能充分结合纹理细节和色彩强度信息的问题,该文提出一种去噪扩散模型驱动的红外-可见光图像融合方法。所提方法通过去噪扩散网络提取多尺度空时特征,并结合高频特征增强红外图像边缘信息,利用双向多... 针对现有融合算法在处理多源数据时未能充分结合纹理细节和色彩强度信息的问题,该文提出一种去噪扩散模型驱动的红外-可见光图像融合方法。所提方法通过去噪扩散网络提取多尺度空时特征,并结合高频特征增强红外图像边缘信息,利用双向多尺度卷积模块和双向注意力融合模块确保全局信息的充分利用和局部细节的精确捕捉。同时,模型采用自适应结构相似性损失、多通道强度损失和多通道纹理损失对网络进行优化,增强结构一致性,平衡图像色彩和纹理信息的分布。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法可有效地保留源图像的纹理、色彩和特征信息,融合效果更符合人类视觉感知。 展开更多
关键词 红外可见光图像 图像融合 扩散模型 生成模型 结构相似性损失
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道路裂缝检测的可见光与红外图像融合技术
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作者 赵思豪 王锋 +2 位作者 杨娟娟 庞阳 党建武 《红外技术》 北大核心 2025年第7期895-905,共11页
为了解决可见光与红外图像融合中存在小裂缝不易识别,伴随光照强度变弱造成纹理细节丢失和引入边缘伪影等常见问题,本文提出了一种基于多尺度特征提取的多路注意力生成对抗网络(Multiscale feature extraction-multiscale attention GAN... 为了解决可见光与红外图像融合中存在小裂缝不易识别,伴随光照强度变弱造成纹理细节丢失和引入边缘伪影等常见问题,本文提出了一种基于多尺度特征提取的多路注意力生成对抗网络(Multiscale feature extraction-multiscale attention GAN,M2GAN)的图像融合方法。首先,M2GAN提出一种多尺度特征提取模块,该模块采用配准后的可见光和红外图像,提取可见光与红外图像中不同尺度信息,并通过侧边连接使融合过程中的裂缝细节和语义信息同时被保留,使裂缝特征更加丰富。此外,还提出了多路注意力机制,将多尺度融合图像分别和红外源图像、可见光源图像拼接起来,构建红外强度路径和可见光梯度路径,以保存更多目标信息和背景信息。在自制数据集上,与多种主流图像融合算法的实验结果对比,6种评价指标结果显著提高,其中结构相似性、边缘保持度指标分别平均提高了10.66%和24.92%。M2GAN具有更好的视觉效果与结构相似度,在客观评价方面优于对比方法。 展开更多
关键词 可见光红外图像 图像融合 道路裂缝检测 多尺度特征提取 注意力机制
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基于多尺度空间注意力互补的红外与可见光图像融合
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作者 张永兴 连博文 +2 位作者 顾乃庭 李方召 李杨 《光学精密工程》 北大核心 2025年第7期1152-1168,共17页
针对当前红外与可见光图像融合方法过度引入红外冗余信息导致复杂场景下无法平衡复杂场景信息,融合效果不佳的现状,提出基于多尺度空间注意力互补的红外和可见光图像融合方法,采用双分支卷积网络分别提取红外和可见光图像特征信息并进... 针对当前红外与可见光图像融合方法过度引入红外冗余信息导致复杂场景下无法平衡复杂场景信息,融合效果不佳的现状,提出基于多尺度空间注意力互补的红外和可见光图像融合方法,采用双分支卷积网络分别提取红外和可见光图像特征信息并进行差异互补,利用多尺度空间注意力互补处理后回归叠加至图像特征中,实现互补特征中途回归叠加的图像融合,有效平衡复杂场景信息。实验结果表明:相比于Densefuse,PIAFusion等主流融合方法,该方法在通用性较强的互信息(MI)方面分别提升了4.1%和4.3%,在视觉信息保真度(VIF)方面分别提升了5.0%和2.3%,有效保留了复杂场景下的目标特征信息并实现对冗余特征的有效抑制,具有良好的特征平衡能力,在复杂场景下目标检测和识别中具有潜在应用价值。 展开更多
关键词 图像融合 红外可见光图像 双分支卷积网络 差异互补 多尺度空间注意力 回归叠加
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面向复杂电力环境场景理解的可见光和红外图像特征级融合方法
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作者 黄志鸿 杜瑞 张辉 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期631-640,共10页
随着电力系统自动化和智能化程度的不断提高,变电站和配电网设备的有效监测与故障诊断成为保证电网稳定运行的重要手段。针对传统单模态图像处理方法在复杂电力环境中面临的挑战,本文提出了一种基于可见光和红外图像特征级融合的场景理... 随着电力系统自动化和智能化程度的不断提高,变电站和配电网设备的有效监测与故障诊断成为保证电网稳定运行的重要手段。针对传统单模态图像处理方法在复杂电力环境中面临的挑战,本文提出了一种基于可见光和红外图像特征级融合的场景理解方法。通过深入分析可见光图像和红外图像的互补特性,设计了一个双分支的对称融合网络框架,有效结合了可见光图像的高分辨率纹理信息和红外图像的温度信息。此外,引入多尺度特征融合层和多尺度注意力解码器,以提高模型的分割精度和细节恢复能力。实验结果表明,该方法在变电站设备监测中取得了优异的性能,尤其是在处理光照不足和遮挡情况下的图像时,展现出了较好的鲁棒性。该研究不仅为复杂电力环境的监测提供了一种有效的技术手段,而且对于推动电力系统智能化管理具有重要的理论和实践意义。 展开更多
关键词 特征级融合 场景理解 电力系统监测 变电站设备 智能化电网 多模态融合 图像语义分割 红外可见光图像
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