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多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合
文献摘要：
针对现有红外与可见光图像融合时,融合结果存在细节信息丢失、特征提取不足等问题,提出了一种多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合深度学习网络模型.首先,设计多尺度卷积提取红外与可见光图像中不同尺度信息,增大感受野特征提取范围,克服了单一尺度特征提取不足的问题.然后,通过密集连接网络增强特征提取,并在编码子网络末端采用提出的可变形卷积注意力机制,密切联系全局上下文信息,增强对红外与可见光图像中重要特征信息的聚焦能力.最后,由全卷积层构成解码网络,重构生成融合图像.本文选取了六种图像融合客观评价指标,红外与可见光图像公开数据集融合实验结果表明:与其他8种方法相比,本文算法对比实验指标均有所提高,其中结构相似性(SSIM)、空间频率(SF)指标分别平均提高了0.26倍、0.45倍.所提方法的融合结果保留了更清晰的边缘及目标信息,具有更好的对比度和清晰度,在客观评价方面均优于对比方法.
文献关键词：
红外与可见光图像;图像融合;多尺度特征提取;密集连接网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
陈永;张娇娇;王镇
作者机构：
兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]陈永;张娇娇;王镇-.多尺度密集连接注意力的红外与可见光图像融合)[J].光学精密工程,2022(18):2253-2266
A类：
B类：
多尺度密集连接,红外与可见光图像融合,细节信息,信息丢失,深度学习网络,多尺度卷积,不同尺度,尺度信息,感受野,一尺,过密,密集连接网络,在编,码子,子网络,可变形卷积,卷积注意力机制,全局上下文信息,特征信息,全卷积,卷积层,解码,融合图像,六种,客观评价指标,公开数据集,算法对比,实验指标,结构相似性,SSIM,空间频率,SF,目标信息,对比度,清晰度,比方,多尺度特征提取
AB值：
0.264759
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