研究目的
研究一种基于卷积神经网络（CNN）和显著性检测的新型红外-可见光图像融合方法，以保留完整的原始内容信息并保持各源图像的重要特征。
研究成果
基于卷积神经网络（CNN）的红外与可见光图像融合算法通过利用可见光图像更多低层特征和红外图像更多高层特征，显著提升了视觉感知效果与客观评价指标。未来研究可探索将该方法应用于其他类型的图像融合任务。
研究不足
融合图像中人物的亮度比红外图像稍弱，可能是由于融合过程中较少涉及代表实际像素值的红外图像低层特征。
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[计算机科学讲义] 智能科学与大数据工程 第11266卷（第八届国际会议，IScIDE 2018，中国兰州，2018年8月18-19日，修订精选论文集）|| 基于卷积神经网络（CNN）的红外-可见光图像融合
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[计算机科学讲义] 智能科学与大数据工程 第11266卷（第八届国际会议，IScIDE 2018，中国兰州，2018年8月18-19日，修订精选论文集）|| 基于卷积神经网络（CNN）的红外-可见光图像融合
DOI：10.1007/978-3-030-02698-1_26
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
图像融合是将同一场景的多幅图像合成为一幅单图的过程，旨在保留全部内容信息并维持原始图像中的重要特征。本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）与显著性检测的新型图像融合方法。我们采用专为红外-可见光图像融合优化的CNN网络所提取的图像表征。由于网络底层能捕捉原始图像的精确数值，而高层能获取输入图像中物体及其布局等高层内容，我们在融合时更多利用可见光的低层特征与红外的高层特征。融合过程中通过显著性检测方法有效突出红外图像的目标，仅融合其显著信息。该方法旨在最大限度保留可见光的丰富细节信息，同时保持红外图像的显著信息。实验结果表明该融合方法具有良好前景。
作者：
Xianyi Ren，Fanyang Meng，Tao Hu，Zhijun Liu，Changwei Wang
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