多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合OA北大核心CSTPCD
Infrared and Visible Image Fusion Combining Multi-scale and Convolutional Attention
针对红外与可见光图像融合时,单一尺度特征提取不足、红外目标与可见光纹理细节丢失等问题,提出一种多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合算法.首先,设计多尺度特征提取模块和可变形卷积注意力模块相结合的编码器网络,多感受野提取红外与可见光图像的重要特征信息.然后,采用基于空间和通道双注意力机制的融合策略,进一步融合红外和可见光图像的典型特征.最后,由 3层卷积层构成解码器网络,用于重构融合图像.此外,设计基于均方误差、多尺度结构相似度和色彩的混…查看全部>>
A multiscale and convolutional attention-based infrared and visible image fusion algorithm is proposed to address the issues of insufficient single-scale feature extraction and loss of details,such as infrared targets and visible textures,when fusing infrared and visible images.First,an encoder network,combining a multiscale feature extraction module and deformable convolutional attention module,is designed to extract important feature information of infrare…查看全部>>
祁艳杰;侯钦河
太原科技大学 电子信息工程学院,山西 太原 030024太原科技大学 电子信息工程学院,山西 太原 030024
计算机与自动化
红外与可见光图像混合损失函数多尺度特征提取注意力机制图像融合
infrared and visible imageshybrid loss functionmulti-scale feature extractionattention mechanismimage fusion
《红外技术》 2024 (9)
1060-1069,10
山西省基础研究计划项目(202203021221144).
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