【摘 要】
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图像作为信息最直观的表达,应用广泛。随着前端数据采集传感器的发展,单源信息已不能满足日益复杂的需求。不同源图像具备不同特性,红外图像物体轮廓清晰、包含热度信息,但像素值低、细节缺乏;可见光图像与之相反。一个自然的想法,将这二者融合可获得更有价值的图像。另外,由于光学传感器成像原理的限制,单镜头无法保证画幅全对焦,将同视角下通过调整焦距获得不同景深目标的局部清晰图像对进行融合,以获得整体清晰的图像。
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图像作为信息最直观的表达,应用广泛。随着前端数据采集传感器的发展,单源信息已不能满足日益复杂的需求。不同源图像具备不同特性,红外图像物体轮廓清晰、包含热度信息,但像素值低、细节缺乏;可见光图像与之相反。一个自然的想法,将这二者融合可获得更有价值的图像。另外,由于光学传感器成像原理的限制,单镜头无法保证画幅全对焦,将同视角下通过调整焦距获得不同景深目标的局部清晰图像对进行融合,以获得整体清晰的图像。本论文主要工作如下:1.在红外与可见光图像融合中,针对传统方法设计复杂、过程繁琐以及多数深度学习方法权重固定,鲁棒性差的问题,提出了基于生成对抗网络(GAN)的UNet++Fusion网络融合方法。生成器使用UNet++网络结构,判别器通过卷积层堆叠做二分类,二者进行博弈。损失函数引入多方向Sobel算子组提取源图与结果的梯度差,并使用可变参数调整对源图像的学习权重,引导图像生成。2.在多聚焦图像融合中,针对传统方法生成掩模边缘质量较差,无监督的深度学习方法训练困难的问题,提出了基于深度学习的掩模生成网络。将图像融合转化为图像分割任务。生成器生成分割掩模,条件随机场对生成掩模二次处理,得到最终掩模结果。使用语义分割开源数据集制作成对的多聚焦图像训练集进行有监督学习。视觉效果对比以及量化实验证明,UNet++Fusion结果有着丰富的细节信息,且与源图像相似度高,优于目前常见算法。多聚焦图像掩模生成网络结果经过条件随机场优化后有着清晰光滑的分割边界,生成的掩模质量优于其他基于掩模生成的融合算法。
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