【摘 要】
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目前,基于深度学习的融合方法依赖卷积核提取局部特征,而单尺度网络、卷积核大小以及网络深度的限制无法满足图像的多尺度与全局特性.为此,本文提出了红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法.该方法采用编码器和解码器构成的生成器以及两个判别器.在编码器中设计了多尺度模块与通道自注意力机制,可以有效提取多尺度特征,并建立特征通道长距离依赖关系,增强了多尺度特征的全局特性.此外,构建了两个判别器,以建立生成图像与源图像之间的对抗关系,保留更多细节信息.实验结果表明,本文方法在主客观评价上都优于其他典型方法.
【机 构】
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太原科技大学 应用科学学院,山西 太原 030024
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目前,基于深度学习的融合方法依赖卷积核提取局部特征,而单尺度网络、卷积核大小以及网络深度的限制无法满足图像的多尺度与全局特性.为此,本文提出了红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法.该方法采用编码器和解码器构成的生成器以及两个判别器.在编码器中设计了多尺度模块与通道自注意力机制,可以有效提取多尺度特征,并建立特征通道长距离依赖关系,增强了多尺度特征的全局特性.此外,构建了两个判别器,以建立生成图像与源图像之间的对抗关系,保留更多细节信息.实验结果表明,本文方法在主客观评价上都优于其他典型方法.
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