【摘 要】
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红外图像与可见光图像融合的目的是为人类观察或其他计算机视觉任务生成信息更加丰富的图像。本文针对深度学习近年来在计算机视觉领域取得的巨大成功,提出一种基于卷积神经
【机 构】
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西安建筑科技大学理学院,空间电子信息技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61403298);陕西省自然科学基金项目(No.2015JM1024);陕西省教育厅专项科研计划项目(No.2013JK0586)资助
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红外图像与可见光图像融合的目的是为人类观察或其他计算机视觉任务生成信息更加丰富的图像。本文针对深度学习近年来在计算机视觉领域取得的巨大成功,提出一种基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法。首先,使用引导滤波和高斯滤波器组成的尺度感知边缘保护滤波器对输入的源图像进行多尺度分解,基础层利用像素强度分布的加权平均融合规则进行融合,细节层借助卷积神经网络对空间细节进行提取融合。实验结果表明,本文算法可以较好的将特定尺度信息进行保存,并减小滤波对边缘细节带来的光晕影响,融合后图像噪声较少,细节呈现的更加自然,并
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