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重要信息的丢失。另外，在烟雾场景中...
并获得了较好的融合效果.本文提出了两种基于深度学习的红外与可见光图像融合方法,以进一步提升融合效果.本文的主要研究内容如下:(1)本文提出了一种基于梯度残差密集块和注意力机制的红外与可见光图像融合方法.该融合方法将梯度残差密集块作为特征提取块引入到编码器中.该模块不仅可以保留中间信息实现对源图像特征的充分...
在红外与可见光图像融合中,深度学习方法可以通过构建深度神经网络,从大量的训练数据中学习到红外与可见光图像之间的映射关系,并实现更准确的融合效果。常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等。4.基于深度学习的融合算法本研究提出了一种基于深度学习的红外与可见光图像融合算法。该算法首先使用...
3、深度学习融合，可以从效果和速度两方面提高。也可以搞个深度学习分割再去融合，但是要分割标注。4、...