在图像融合领域,常见的深度学习方法包括卷积神经网络(CNN)、自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。 卷积神经网络(CNN):CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构,实现了对图像特征的层次化提取和表示。在图像融合中,CNN可以用于提取源图像的特征图,并通过特征融合策略生成融合图像。 自动编码器(AutoEncoder):...
遥感图像融合是将不同传感器、不同时间或不同角度获取的遥感图像进行融合，以提高图像的分辨率、清晰度和信息量。遥感图像融合的意义 遥感图像融合在军事、民用等领域具有广泛的应用价值，如目标识别、地形测绘、城市规划等。深度学习在遥感图像融合中的应用 深度学习的基本原理 深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法...
(1) 图像预处理:对原始图像进行直方图匹配、平滑滤波、增强变换等数字图像 处理的基本操作,为图像拼接的下一步作好准备。 (2) 图像配准:图像配准是整个图像拼接流程的核心,配准的精度决定了图像的拼接质量。其基本思想是:首先找到待配准图像与参考图像的模板或特征点的对应位置,然后根据对应关系建立参考图像与待配准...
多曝光图像融合要求将来自不同曝光值的图像进行有效整合。在这个过程中,重要的是要保留图像的细节与亮度信息。传统的方法虽然有效,但在处理复杂场景时往往会出现失真。因此,深度学习模型,如卷积神经网络(CNN),被引入用于处理这一问题。 PyTorch 实现图像融合 在本例中,我们将使用 PyTorch 框架实现一个简单的图像融合模...
本文在回顾基于多尺度变换、稀疏表示和伪彩色等传统融合方法基础上,重点介绍基于深度学习的偏振图像融合方法研究现状。首先阐述基于卷积神经网络和生成对抗网络的偏振图像融合研究进展,然后给出在目标检测、语义分割、图像去雾和三维重建领域的相关应用,同时整理公开的高质量偏振图像数据集,最后对未来研究进行展望。
图像融合技术旨在将不同源图像中的互补信息整合到单幅融合图像中以全面表征成像场景,并促进后续的视觉任务。近年来,基于深度学习的图像融合算法如雨后春笋般涌现,特别是自编码器、生成对抗网络以及Transformer等技术的出现使图像融合性能产生了质的飞跃。 《中国图象...
上图是整个算法的流程图。首先对两路输入要分解成基础部分和细节部分。基础部分通过加权平均融合;细节部分基于深度学习框架进行融合,把融合后的基础部分和细节部分叠加,重构出最终的输出图像。 接下来详细讲解算法中的步骤。对于分解这一环节,是通过公式(1)(2)将源图像都分解成基础层和细节层,这种方法是非常高效省时...
5)图像融合未来研究展望 《中国图象图形学报》2023年第1期“图像融合”专刊成果: Tang L F, Zhang H, Xu H, Ma J Y. 2023. Deep learning-based image fusion: a survey. Journal of Image and Graphics, 28(1): 3-36. ( ...
本文将依次回顾红外与可见光图像融合传统方法和基于深度学习的方法,并对前沿深度学习方法做重点论述。同时,对图像融合领域的性能评价方法进行系统分类和介绍;最后,对全文进行了总结以及对IVIF方法的展望。红外与可见光图像融合(IVIF)是图像融合领域的研究热点。据麦姆斯咨询报道,近期,江苏海洋大学电子工程学院的科研团队在...
基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究.pdf,基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究近年来,医学影像技术取得巨大进步,但在临床医学工作中发挥了重要作用然而,由于成像原理的不同,不同成像设备生成图像中所包含的内容也各异为了全面获取病灶信息,医生需要大量的