基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法北大核心CSCD |
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引用本文: | 张昊段锦刘举高美玲郝有菲陈广秋.基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法北大核心CSCD[J].光学技术,2023(3):354-360. |
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作者姓名: | 张昊段锦刘举高美玲郝有菲陈广秋 |
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作者单位: | 1.长春理工大学电子信息工程学院130022; |
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基金项目: | 国家自然科学基金重大仪器专项(62127813);吉林省科技发展计划项目(20220508152RC)。 |
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摘 要: | 针对单幅偏振图像在一定场景下无法提供充足信息的问题,结合强度图像和线偏振度图像的优势特征,提出一种基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法。利用密集连接卷积网络和梯度算子构建密集梯度卷积模块,并将该模块应用在生成器中,用以增强融合图像的纹理细节;构造多尺度结构相似度和L1范数相结合的损失函数,用以提高网络的整体性能。在ZJU-RGB-P数据集进行定性比较和定量分析,实验结果表明,所提算法具有更好的主观视觉感受,同时各项评价指标均得到明显提升。
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关 键 词: | 图像融合 偏振图像 生成对抗网络 密集连接卷积网络 |
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