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基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法
文献摘要：
红外图像和可见光图像均存在一定的局限性,依靠单个种类图像无法满足工程实际需求,可通过引入图像融合技术,获取高质量的融合图像.为更好保障输出信息特征的多样性,本文引入一种双分支卷积神经网络实现红外与可见光图像局部融合;在双分支卷积神经网络基础上,同时从红外图像、可见光图像得到跨渠道信息、渠道内信息种特征,增加了融合图像的信息量.采用整数小波变换方法进行图像压缩.建立颜色空间模型时,合理调节t因子的数值,获得理想的融合图像.实验结果表明,与现有方法相比,本方法融合后图像边缘信息得到充分保留,图像细节得到增强,红外与可见光图像融合效果更好.
文献关键词：
双分支卷积神经网络;红外与可见光图像;梯度下降理论;小波变换;图像插值;图像融合
中图分类号：
作者姓名：
许云英;杨瑞;贺天福;刘尚为;范太然;徐晨晨
作者机构：
江苏海洋大学 电子工程学院,江苏 连云港 222005
文献出处：
引用格式：
[1]许云英;杨瑞;贺天福;刘尚为;范太然;徐晨晨-.基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法)[J].红外技术,2022(05):521-528
A类：
梯度下降理论
B类：
双分支卷积神经网络,融合算法,红外图像,工程实际,图像融合技术,融合图像,信息特征,网络基础,跨渠道,信息量,整数小波变换,图像压缩,颜色空间,空间模型,获得理想,方法融合,后图,图像边缘信息,分保,红外与可见光图像融合,融合效果,图像插值
AB值：
0.208625
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