基于深度学习的图像融合技术,主要涵盖卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)、深度信念网络(DBN)和自编码器。这些算法通过提取图像的高层特征、增强图像对比度和细节以及提高融合效率,深刻地改变了图像融合领域的景观。尤其是卷积神经网络(CNN),它通过学习图像的层次化特征,有效地提升了图像融合的质量和性能。 一、 卷...
WIMI微美全息采用深度卷积神经网络(CNN)作为特征提取器，将图像输入到网络中，通过多层卷积层和池化层来提取图像特征，这可以帮助算法更好地识别图像中的边缘信息，并过滤掉一些无关信息。通过将不同尺度的图像特征融合在一起，可以得到更加全面和准确的边缘信息，采用图像融合技术，将不同尺度的特征图像通过一些权重系数...
图像融合 (Image Fusion) 是指综合多幅输入图像的信息,以获得更高质量输出图 像的过程与融合前的多幅图像相比,融合后的图像应更加适于进一步的观察或处理。图像融合属于数字图像处理领域,在计算摄影学中,用于拍摄所得图像的 后期处理。 图像融合的作用主要包括 :扩 展图像在空间域或时间域的覆盖范围 ,减少信息冗余...
除此之外,随着近年来深度学习在计算机视觉和图像处理领域中得到了显著进展,如目标检测、图像分割等,也有一些用于多焦点图像融合的深度学习方法被提出。然而,基于传统图像融合方法需要对图像中的像素做焦点检测,这个过程往往采用基于块和区域的方法,因此融合的质量会受到划分方法影响,常出现边缘不理想的问题。除此之外,还...
其中,图像融合是一个非常重要的研究方向。图像融合技术可以将多幅图像融合成一幅图像,从而得到更加清晰和准确的图片。本文将介绍基于深度学习的图像融合算法的研究情况和应用现状。 一、深度学习算法在图像融合中的应用 图像融合技术已经成为了计算机视觉领域的研究热点之一。传统的图像融合方法有PCA、拉普拉斯金字塔等。
基于深度学习的多聚焦图像融合(Multi-focus image fusion)算法论文及代码整理 首先附上近期整理基于深度学习的图像融合算法的思维导图 本篇文章主要整理整理基于深度学习的多聚焦图像融合(Multi-focus image fusio…
1. 使用卷积神经网络的Pansharpening算法(PNN)。2. PanNet深度网络架构用于图像融合。3. 基于两流融合网络的遥感图像融合(TFNet)。4. SIPSA-Net用于卫星图像融合，集成移动对象对齐。5. 梯度投影网络用于Pansharpening。6. GTP-PNet，基于梯度变换先验的残差学习网络。7. PSGAN，使用生成对抗网络进行遥感...
基于深度学习的SAR与可见光图像融合算法研究.pdf,摘要 摘要 SAR(Synthetic Aperture Radar ,合成孔径雷达)与可见光图像融合,在目标检 测、灾害预测、国土资源统计等领域应用广泛,具有重要的研究价值。但是现有 融合算法普遍忽视SAR 图像对比度低、细节不清晰等问题,致使
抗干扰图像融合：在夜晚街道场景中，可见光图像可能会存在光干扰现象，例如车灯等，直接融合可能会导致周围...
本文研究了基于深度学习的图像匹配和融合算法。文中对图像匹配和图像融合的 理论基础,以及卷积神经网络和反卷积网络的理论基础做了介绍;针对特征点匹配的 正确率较低的问题,对一种基于卷积神经网络的图像匹配算法进行了改进;提出了一 种新的基于反卷积网络的图像融合算法。