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...
基于稀疏表示(SR)的融合方法主要利用偏振图像稀疏性,将图像分解为基础矩阵和稀疏系数矩阵后,再利用逆稀疏性原理进行重构,能够实现偏振信息和空间信息的充分融合。2015年,将MST和SR相结合提出一种通用的图像融合框架,然后在多聚焦、可见光和红外以及医学图像融合任务中进行验证,并与6种多尺度分析方法的融合效果进行比较。
设计配准算法时首先确定图像的类型和成像畸变范围,然后根据图像配准的性能指标确定特征空间和搜索空间,最后选择合适的搜索策略找到能使待配准图像之间的相似性度量最大的最佳匹配关系模型。根据上述四个要素的不同选择,产生了各种具体的图像配准技术的不同分类方法。目前提出的用于图像配准的算法可以分为三大类型:基于区域灰...
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 ...
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. ( ...
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
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...