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基于多粒度跨模态特征增强的红外与可见光图像融合
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作者 王敷轩 庞珊 《东莞理工学院学报》 2024年第3期32-37,共6页
针对红外与可见光图像融合中跨模态特征提取与整合不充分的问题,提出了一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的图像融合算法。为充分提取深层全局上下文特征,设计了以Transformer为主体的深层特征提取模块,Transformer提取的多粒度... 针对红外与可见光图像融合中跨模态特征提取与整合不充分的问题,提出了一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的图像融合算法。为充分提取深层全局上下文特征,设计了以Transformer为主体的深层特征提取模块,Transformer提取的多粒度全局上下文特征被馈送入跨模态特征增强模块(CFEB),CFEB以自上而下的方式充分整合双模态深度特征,整合后的融合特征与双模态特征在通道维度连接,用以重建融合图像。在MSRS公开数据集上的大量定性与定量实验结果表明,所提方法可以充分整合红外与可见光跨模态互补信息,获得显著的图像融合效果。 展开更多
关键词 图像融合 红外图像 可见光图像 特征增强
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