| 细粒度全局感知多聚焦图像融合网络 |
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| 引用本文： | WU Kaijun,MEI Yuan?.细粒度全局感知多聚焦图像融合网络[J].湖南大学学报(自然科学版),2023(12):10-18. |
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| 作者姓名： | WU Kaijun MEI Yuan? |
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| 作者单位： | （兰州交通大学 电子与信息工程学院，甘肃 兰州 730070） |
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| 摘 要： | 多聚焦图像融合是图像融合的一个重要分支，在显微成像等方面具有广泛的应用.针对多聚焦融合中存在的纹理细节不清晰、聚焦区域误判等问题，本文从空间及通道信息全局关注的角度出发，结合Swin Transformer中的移动窗口自注意力机制和深度可分离卷积设计了一个全局信息编码-解码网络，采用综合损失函数进行图像重构任务的无监督学习；从特征邻域信息重要性的角度出发，引入了改进的拉普拉斯能量和函数在特征域进行图像聚焦属性的判别，增强图像聚焦区域判别的细粒度效果.与7种经典图像融合算法比较，本文算法在定性和定量分析中均取得了先进的融合性能表现，对原始图像的聚焦区域信息具有更高的保真效果.
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| 关 键 词： | 多聚焦图像融合 自注意力机制 改进的拉普拉斯 无监督学习 |
Fine-grained Global Perception Multi-focus Image Fusion Network |
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| WU Kaijun,MEI Yuan?.Fine-grained Global Perception Multi-focus Image Fusion Network[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2023(12):10-18. |
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| Authors: | WU Kaijun MEI Yuan? |
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| Keywords: | |
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