基于全卷积网络的多焦距图像融合算法

2020年第21卷第7期

摘要

关键词

相关研究

回顶部

《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2020年第21卷第7期 doi: 10.1631/FITEE.1900336

基于全卷积网络的多焦距图像融合算法

1吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，中国长春市，130012;2吉林大学计算机科学与技术学院，中国长春市，130012

收稿日期： 2019-07-07 录用日期： 2020-07-10 发布日期： 2020-07-10

HTML31 PDF 15 收藏 0

摘要

提出一种多焦距图像融合方法，在该算法中构造用于焦点检测的全卷积网络（fully convolutional network for focus detection，FD-FCN）。为获得更精确的焦点检测图谱，在该网络中添加跳层，从而在生成图谱过程中同时提供详细和抽象的视觉信息。基于数据集CIFAR-10，为该网络构建一个新的训练数据集。运用FD-FCN的图像融合算法包含3个步骤：使用FD-FCN获得焦点图谱，通过对焦点图谱进行形态学处理生成决策图，使用决策图进行图像融合。开展了多组实验，主客观评估结果均表明该融合方法优于同类先进算法。

关键词

多焦距图像融合 ; 全卷积网络 ; 跳层 ; 性能评估