一种基于生成对抗网络与注意力机制的可见光和红外图像融合方法OA北大核心CSCDCSTPCD
A Visible and Infrared Image Fusion Method based on Generative Adversarial Networks and Attention Mechanism
针对低照度可见光图像中目标难以识别的问题,提出了一种新的基于生成对抗网络的可见光和红外图像的融合方法,该方法可直接用于RGB三通道的可见光图像和单通道红外图像的融合.在生成对抗网络中,生成器采用具有编码层和解码层的U-Net结构,判别器采用马尔科夫判别器,并引入注意力机制模块,使得融合图像可以更关注红外图像上的高强度信息.实验结果表明,该方法在维持可见光图像细节纹理信息的同时,引入红外图像的主要目标信息,生成视觉效果良好、目标辨识度高的融合图像,…查看全部>>
罗迪;王从庆;周勇军
南京航空航天大学自动化学院,江苏南京 210016近地面探测技术重点实验室,江苏无锡 214000南京航空航天大学自动化学院,江苏南京 210016
信息技术与安全科学
图像融合可见光/红外图像低照度图像生成对抗网络注意力机制
《红外技术》 2021 (6)
566-574,9
近地面探测技术重点实验室基金资助项目(TCGZ2019A006).
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