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基于深层次多分类生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法
文献摘要：
为了实现红外和可见光图像信息的良好平衡,利用生成对抗网络技术,提出了一种深层次多分类的生成对抗网络红外与可见光图像融合方法.该方法将主辅思想引入到生成器的梯度和强度信息提取中,并提高了生成器卷积层的深度及浅层网络信息提取能力.在鉴别器中使用多分类器同时估计可见光和红外区域的分布.经过连续的对峙学习,使融合结果中具有显著的对比度和丰富的纹理细节信息.实验获得的信息熵及香农熵值为6.86、互信息值为13.72、标准差值为34.82、结构相似性值为0.71.对比实验结果表明,在主客观评价中,本文提出的方法获得更好的红外与可见光图像融合性能.
文献关键词：
生成对抗网络;红外图像;可见光图像;多分类
中图分类号：
作者姓名：
徐慧娴;黄坤超;陈明举;熊兴中;田洋川
作者机构：
四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室 宜宾644000;成都西测防务科技有限公司 成都610000;四川轻化工大学企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室 宜宾644000
文献出处：
引用格式：
[1]徐慧娴;黄坤超;陈明举;熊兴中;田洋川-.基于深层次多分类生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法)[J].电子测量技术,2022(04):126-133
A类：
B类：
生成对抗网络,红外与可见光图像融合,融合方法,图像信息,生成器,强度信息,信息提取,卷积层,鉴别器,多分类器,外区域,对峙,对比度,细节信息,信息熵,香农熵,互信息,信息值,结构相似性,主客观评价,融合性能,红外图像
AB值：
0.233266
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