| 基于深度学习的无监督红外图像与可见光图像融合算法 |
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| 引用本文： | 陈国洋,吴小俊,徐天阳. 基于深度学习的无监督红外图像与可见光图像融合算法[J]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(4): 143-152. DOI: 10.3788/LOP202259.0410010 |
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| 作者姓名： | 陈国洋 吴小俊 徐天阳 |
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| 作者单位： | 江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122;江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室,江苏无锡214122,江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室,江苏无锡214122 |
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| 基金项目： | 高等学校学科创新引智计划(111计划);国家自然科学基金;国家重点研发计划 |
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| 摘 要： | 卷积神经网络(CNN)由于出色的性能,被逐渐应用于图像融合领域.对于红外图像和可见光图像的融合任务而言,由于没有标签数据,对其进行无监督的学习建模具有重要意义.针对这个问题,提出了一种无监督的端到端的深度融合算法,该算法可以由输入的红外源图像和可见光源图像,直接预测出包含源图像显著信息的融合图像.所提算法构建了一个自编...
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| 关 键 词： | 图像处理 图像融合 红外图像 可见光图像 无监督学习 卷积神经网络 注意力机制 |
Unsupervised Infrared Image and Visible Image Fusion Algorithm Based on Deep Learning |
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| Chen Guoyang,Wu Xiaojun,Xu Tianyang. Unsupervised Infrared Image and Visible Image Fusion Algorithm Based on Deep Learning[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2022, 59(4): 143-152. DOI: 10.3788/LOP202259.0410010 |
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| Authors: | Chen Guoyang Wu Xiaojun Xu Tianyang |
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