【摘 要】
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为了在红外与可见光图像融合中充分利用中间层提取的信息,防止信息过度丢失,本文提出了一种新的基于卷积自编码器和残差块的红外与可见光图像融合方法,该方法采用由编码器,融
【机 构】
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桂林电子科技大学广西图像图形与处理智能处理重点实验室;
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为了在红外与可见光图像融合中充分利用中间层提取的信息,防止信息过度丢失,本文提出了一种新的基于卷积自编码器和残差块的红外与可见光图像融合方法,该方法采用由编码器,融合层和解码器三部分组成的网络结构;首先,将残差网络引入编码器中,红外与可见光图像分别送入编码器后,通过卷积层和残差块来获取图像的特征图;之后,将得到的特征图采用改进的基于L1-norm相似度融合策略进行融合,从而整合为一个包含源图像显著特征的特征图;最后,重新设计了损失函数,利用解码器对融合后的图像进行重构。实验结果表明,与其它融合方法相比,该方法有效的提取并保留了源图像的深层信息,使得融合结果在主观和客观评价中都有着一定的优势。
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