典型文献
红外与可见光图像多特征自适应融合方法
文献摘要：
由于成像机理不同,红外图像以像素分布表征典型目标,而可见光图像以边缘和梯度描述纹理细节,现有的融合方法不能依据源图像特征自适应变化,造成融合结果不能同时保留红外目标特征与可见光纹理细节.为此,本文提出红外与可见光图像多特征自适应融合方法.首先,构建了多尺度密集连接网络,可以有效聚合所有不同尺度不同层级的中间特征,利于增强特征提取和特征重构能力.其次,设计了多特征自适应损失函数,采用VGG-16网络提取源图像的多尺度特征,以像素强度和梯度为测量准则,以特征保留度计算特征权重系数.多特征自适应损失函数监督网络训练,可以均衡提取源图像各自的特征信息,从而获得更优的融合效果.公开数据集的实验结果表明,该方法在主、客观评价方面均优于其他典型方法.
文献关键词：
图像融合;密集连接;自适应损失函数;可见光图像;红外图像
中图分类号：
作者姓名：
王君尧;王志社;武圆圆;陈彦林;邵文禹
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]王君尧;王志社;武圆圆;陈彦林;邵文禹-.红外与可见光图像多特征自适应融合方法)[J].红外技术,2022(06):571-579
A类：
B类：
红外与可见光图像,多特征,特征自适应融合,融合方法,成像机理,红外图像,图像特征,红外目标,目标特征,多尺度密集连接,密集连接网络,不同尺度,中间特征,特征重构,自适应损失函数,VGG,多尺度特征,像素强度,特征权重,权重系数,监督网络,网络训练,特征信息,融合效果,公开数据集,客观评价,图像融合
AB值：
0.259694
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
