作者提出了双判别器条件生成对抗网络(dual-discriminator conditional generative adversarial network (DDcGAN))。该网络是一个端到端的模型,也可以融合不同分辨率的源图像。 该模型使用了【一个生成器和两个判别器】 - 生成器用于生成融合图像 - 两个判别器分别用于区分融合图像和两个源图像的结构差异和内容损失 在...
【读论文】DDcGAN 简介 和FusionGAN的作者是同一个人,不得不说,真的强。 论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型,称为DDcGAN,网络结构包含两个鉴别器,分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征;在训练过程中,希望辨别器无法区分源图像(红外图像和可视图像)和融合图像,这个过程中不需要自己设...
本发明公开了一种基于改进的DDcGAN模型的图像融合方法,引入了残差图像作为生成器的输入,且增加了残差图像判别器,不断地对原始残差图像和融合图像进行判别,我们的融合过程更好的保留了红外和可见光图像有差异的部分,在融合图像中表现为:红外图像的热辐射信息得到了保留和增强,物体与背景之间的对比度高于红外图像中的原始...
红外图像易损失锌渣的纹理特征,可见光图像又容易受到光照等因素的影响,红外与可见光图像的融合是提高锌渣识别精度的有效手段。本文提出一种结合卷积注意力机制模块(CBAM)和双判别器生成对抗网络(DDcGAN)的红外与可见光图像融合算法。首先,生成器内部采用编解码网络,编码器采用密集连接方式,与CBAM相结合,在最大程度地保留...
本发明公开了一种基于改进的DDcGAN模型的图像融合方法,引入了残差图像作为生成器的输入,且增加了残差图像判别器,不断地对原始残差图像和融合图像进行判别,我们的融合过程更好的保留了红外和可见光图像有差异的部分,在融合图像中表现为:红外图像的热辐射信息得到了保留和增强,物体与背景之间的对比度高于红外图像中的...
In this paper, we proposed a new end-to-end model, termed as dual-discriminator conditional generative adversarial network (DDcGAN), for fusing infrared and visible images of different resolutions. Our method establishes an adversarial game between a generator and two discriminators. The generator ...
锌渣图像融合;CBAM-DDcGAN算法;多尺度注意力;深度残差学习1.引言锌渣图像融合是计算机视觉领域的一项重要任务,常用于改善图像质量、增强图像的细节信息等。然而,传统的锌渣图像融合方法往往存在着一些问题,如模糊、失真等。为了解决这些问题,本文提出了一种基于CBAM-DDcGAN算法的锌渣图像融合方法。2.CBAM-DDcGAN算法概述...
DDcGAN-tensorflow: infrared and visible image fusion via dual-discriminator conditional generative adversarial network This work can be applied for multi-resolution infrard and visible image fusion same-resolution infrared and visible image fusion
This branch is9 commits behindhanna-xu/DDcGAN:master. Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit hanna-xu Update README.md Jun 11, 2020 dad7b90·Jun 11, 2020 History 161 Commits PET-MRI image fusion
新华社澳门2月14日电(记者李寒芳 刘刚)应澳门特别行政区政府的邀请,由教育部和国务院港澳办组成的宣讲团14日在澳门举行宣讲会,让澳门各界人士深入了解《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》(以下简称“纲要”)的重要意义。 纲要宣讲会当日在中国与葡语国家商贸合作服务平台综合体举行,由教育部副部长吴岩主讲,约有...