| 卷积神经网络结合显著性目标掩图的红外与可见光图像融合 |
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| 引用本文： | 万刘永,程健庆,刘义海.卷积神经网络结合显著性目标掩图的红外与可见光图像融合[J].舰船电子对抗,2022,45(1):63-67. |
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| 作者姓名： | 万刘永 程健庆 刘义海 |
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| 作者单位： | 江苏自动化研究所,江苏连云港222006 |
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| 摘 要： | 传统的基于多尺度变换理论的红外与可见光融合,提取特征单一,融合规则需要手动设计,难以应对多场景的需求,而深度学习的方法具有良好的特征提取能力,能够对多种特征进行学习.使用基于卷积神经网络的方法对图像融合进行研究,将网络分为特征提取网络和特征融合网络2个部分.首先使用图像处理软件获得红外图像的显著性目标掩图,然后以目标掩...
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| 关 键 词： | 图像融合 卷积神经网络 显著性目标掩图 梯度损失 |
Infrared and Visible Image Fusion Based on Convolutional Neural Network Combined with Saliency Target Mask |
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| WAN Liu-yong,CHENG Jian-qing,LIU Yi-hai.Infrared and Visible Image Fusion Based on Convolutional Neural Network Combined with Saliency Target Mask[J].Shipboard Electronic Countermeasure,2022,45(1):63-67. |
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| Authors: | WAN Liu-yong CHENG Jian-qing LIU Yi-hai |
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