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基于残差密集网络的红外与可见光图像配准
文献摘要：
针对难以提取红外与可见光图像中有效特征的问题,提出一种基于残差密集网络的红外与可见光图像配准方法.首先,利用基于残差密集网络设计的特征提取网络来提取图像对的分层特征.其次,利用掩码预测网络产生的掩码来对特征进行加权映射,从而突出图像中的重要特征.最后,这些重要特征通过单应性网络得到变换矩阵,从而实现图像配准.实验结果表明,残差密集网络的引入可提升配准效果,且评估指标ACE提升了21.5％.
文献关键词：
图像配准;残差密集网络;红外图像;可见光图像
中图分类号：
作者姓名：
罗银辉;王星怡;吴岳洲
作者机构：
中国民用航空飞行学院计算机学院,四川 广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]罗银辉;王星怡;吴岳洲-.基于残差密集网络的红外与可见光图像配准)[J].计算机时代,2022(12):66-69
A类：
掩码预测
B类：
残差密集网络,红外与可见光图像,图像配准,有效特征,配准方法,网络设计,特征提取网络,预测网络,出图,单应性,变换矩阵,ACE,红外图像
AB值：
0.179342
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