【摘 要】
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提出一种多焦距图像融合方法,在该算法中构造用于焦点检测的全卷积网络(fully convolutional network for focus detection,FD-FCN)。为获得更精确的焦点检测图谱,在该网络中添加跳层,从而在生成图谱过程中同时提供详细和抽象的视觉信息。基于数据集CIFAR-10,为该网络构建一个新的训练数据集。运用FD-FCN的图像融合算法包含3个步骤:使用FD-FCN获
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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提出一种多焦距图像融合方法,在该算法中构造用于焦点检测的全卷积网络(fully convolutional network for focus detection,FD-FCN)。为获得更精确的焦点检测图谱,在该网络中添加跳层,从而在生成图谱过程中同时提供详细和抽象的视觉信息。基于数据集CIFAR-10,为该网络构建一个新的训练数据集。运用FD-FCN的图像融合算法包含3个步骤:使用FD-FCN获得焦点图谱,通过对焦点图谱进行形态学处理生成决策图,使用决策图进行图像融合。开展了多组实验,主客观评估结
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