IEEE Transactions on Image Processing· 2018Q1
DenseFuse: Kızılötesi ve Görünür Görüntüler İçin Bir Birleştirme Yaklaşımı
DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible Images
- 1.878atıf
- Q1SCImago
- 2018yıl
Kısa özet
Kızılötesi ve görünür görüntüleri birleştirmek için geliştirilen yeni bir derin öğrenme mimarisi olan DenseFuse, son teknoloji performansı elde etmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kızılötesi ve görünür görüntü birleştirme için bir derin öğrenme mimarisi olan DenseFuse'u tanıtır.
- Gelişmiş özellik çıkarma için yoğun blokları içeren yeni bir kodlayıcı ağ kullanır.
- Kaynak görüntülerden gelen özellikleri birleştirmek için iki birleştirme stratejisi kullanır.
- Mevcut füzyon yöntemlerine kıyasla son teknoloji performansı elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
In this paper, we present a novel deep learning architecture for infrared and visible images fusion problem. In contrast to conventional convolutional networks, our encoding network is combined by convolutional layers, fusion layer and dense block in which the output of each layer is connected to every other layer. We attempt to use this architecture to get more useful features from source images in encoding process. And two fusion layers(fusion strategies) are designed to fuse these features. Finally, the fused image is reconstructed by decoder. Compared with existing fusion methods, the proposed fusion method achieves state-of-the-art performance in objective and subjective assessment.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Transactions on Image Processing, 2018 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Medya Teknolojisi
Media TechnologyEngineering