Infrared and visible image fusion via detail preserving adversarial learning DetailGAN: 通过细节保留对抗性学习实现红外和可见光图像融合 研究背景 现有的方法通常选择源图像的相同显著特征,例如边缘和线条,以集成到融合图像中,使得融合图像包含更多的细节信息。然而,上述方法可能不适用于红外和可见光图像融合。特别地,...
Image fusion, infrared image, visible image, generative adversarial network, deep learning. 图像融合,红外图像,可见光图像,生成对抗网络,深度学习 核心思想 使用GAN实现红外与可见光图像融合(infrared and visible image fusion,VIF)。 具体来说,生成器的目标是产生具有较大红外强度和附加可见梯度的融合图像,判别器...
Confidence levels of recognition for infrared and visible imaged faces may be established. A resultant confidence level of recognition may be determined from these confidence levels. Infrared lighting may be used as needed to illuminate the scene.Michael E. BazakosVassilios MorellasYunqian Ma...
THFuse: An infrared and visible image fusion network using transformer and hybrid feature extractor 一种基于Transformer和混合特征提取器的红外与可见光图像融合网络 研究背景: 现有的图像融合方法主要是基于卷积神经网络(CNN),由于CNN的感受野较小,很难对图像的长程依赖性进行建模,忽略了图像的长程相关性,导致融...
IFCNN,U2Fusion 还没有了解过,这里就不描述了。 基于GAN的特征自适应方法 FusionGAN 使用GAN的生成器和辨别器来进行对抗,辨别器判断图像属于融合图像还是可视图像,生成器生成融合图像,二者的损失函数促使辨别器辨别能力越来越好,同时由于生成器的损失函数包含了梯度信息,从而融合图像的梯度信息会越来越接近可视图像,再加...
《Infrared and Visible Image Fusion using a Deep Learning Framework》论文笔记 主要思路:使用低通滤波器将图片分解lowpass层和highpass层。lowpass层使用加权平均进行融合;highpass使用vgg19做网络的特征提取,取2、7、12、21层。对每层特征先进行了l1-norm将通道数缩放到1,对特征图中的每一个点的邻点做平均A1...
The image fusion community is thriving with the wave of deep learning, and the most popular fusion methods are usually built upon well-designed network structures. However, most of the current methods do not fully exploit deeper features while ignore the importance of long-range dependencies. In ...
《Infrared and Visible Image Fusion using a Deep Learning Framework》阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Infrared and Visible Image Fusion for Face RecognitionSaurabh Singha, Aglika Gyaourovaa, George Bebisa, and Ioannis PavlidisbaCom..
可以看出FusionGan不仅保留了纹理信息,而且将红外图像中的辐射信息也很好的保存,例如水和陆地的对比,常规的融合算法中没有很好的保留这个对比。 论文中也提出了不同分辨率的红外图像和可视图像的融合,在该算法的工作下,也可以获得不错的融合效果。 贡献 首个使用GAN进行图像融合的算法 ...