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红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法研究
文献摘要：
目前,基于深度学习的融合方法依赖卷积核提取局部特征,而单尺度网络、卷积核大小以及网络深度的限制无法满足图像的多尺度与全局特性.为此,本文提出了红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法.该方法采用编码器和解码器构成的生成器以及两个判别器.在编码器中设计了多尺度模块与通道自注意力机制,可以有效提取多尺度特征,并建立特征通道长距离依赖关系,增强了多尺度特征的全局特性.此外,构建了两个判别器,以建立生成图像与源图像之间的对抗关系,保留更多细节信息.实验结果表明,本文方法在主客观评价上都优于其他典型方法.
文献关键词：
图像融合;通道自注意力机制;深度学习;生成对抗网络;红外图像;可见光图像
中图分类号：
作者姓名：
武圆圆;王志社;王君尧;邵文禹;陈彦林
作者机构：
太原科技大学 应用科学学院,山西 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]武圆圆;王志社;王君尧;邵文禹;陈彦林-.红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法研究)[J].红外技术,2022(02):170-178
A类：
B类：
红外与可见光图像,融合方法,卷积核,局部特征,编码器,解码器,生成器,判别器,在编,中设计,多尺度模块,通道自注意力机制,有效提取,多尺度特征,道长,长距离依赖,依赖关系,立生,成图,细节信息,主客观评价,图像融合,生成对抗网络,红外图像
AB值：
0.281693
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