【摘 要】
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多聚焦图像融合是将多幅同一地点拍摄的不同聚焦区域的图像进行融合,得到全清晰图像的技术,多聚焦图像融合技术成为了多年来的研究热点。在学者研究过程中发现,多聚焦图像融合的难点在于对清晰区域的判定以及对图像纹理,光照,空间关系等细节的保留,尤其是介于清晰与模糊区域边缘的细节。本文针对这些现有问题进行研究,其主要工作与创新成果如下:本文提出一种嵌套式卷积神经网络图像融合方法。该网络结构由两个相互嵌套的U-
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多聚焦图像融合是将多幅同一地点拍摄的不同聚焦区域的图像进行融合,得到全清晰图像的技术,多聚焦图像融合技术成为了多年来的研究热点。在学者研究过程中发现,多聚焦图像融合的难点在于对清晰区域的判定以及对图像纹理,光照,空间关系等细节的保留,尤其是介于清晰与模糊区域边缘的细节。本文针对这些现有问题进行研究,其主要工作与创新成果如下:本文提出一种嵌套式卷积神经网络图像融合方法。该网络结构由两个相互嵌套的U-Net组成,可以通过在不显著增加计算成本的情况下增加整个体系结构的深度。为了加强该模型的全局特征提取能力,算法通过该模型来判定源图像的聚焦区域,生成相对应的决策图,为了提高训练效果,解决边界标记不准确的问题,本文在RGB-D图像基础上,结合Graph-Cut与交互微调的方式生成了含有25000对图像的GC-NYU数据集。最终得到了能较好平衡全局特征提取与局部细节保留的模型MF-U2-Net。在上述实验模型基础之上,针对该模型的特性引入注意力机制对模型进行改进,利用CNN良好的特征提取能力结合基于SENet与SKNet注意力机制对通道权重的再分配对嵌套式神经网络进行优化,得到最终决策图。经过与经典方案进行对比分析,该方案与传统方案相比,其全局特征提取与局部特征提取上表现良好,在所制作的数据集训练的网络中,决策图对细节的判定更优,融合效果更好。
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