强度图像和偏振度图像融合网络的设计

作     者：闫德利 申冲 王晨光 唐军 刘俊 YAN Deli;SHEN Chong;WANG Chenguang;TANG Jun;LIU Jun

作者机构：中北大学仪器与电子学院山西太原030051 中北大学信息与通信工程学院山西太原030051 

基　　金：国家自然科学基金创新研究群体资助(No.51821003) 国家自然科学基金优秀青年基金项目资助(No.51922009) 国家自然科学基金面上项目资助(No.61973281) 山西省重点研发计划项目资助(No.202003D111003) 山西省优秀青年培育项目资助(No.202103021222011) 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2023年第31卷第8期

页      码：1256-1266页

摘      要：为了弥补强度图像在阴暗处丢失纹理细节的劣势,结合偏振度图像的偏振特性,本文提出了一种强度图像和偏振度图像的融合方法。首先,构建编码器网络提取源图像的语义信息和纹理细节。随后,特征融合网络采用加法策略和残差网络进行图像特征融合。最后,通过解码器网络对融合后的图像特征进行重构获得最终的融合图像。此外,根据源图像和融合图像之间的结构相似性损失和梯度损失,本文提出了一种改进的损失函数来引导融合网络训练。实验结果表明:与其他6种方法中融合效果最好的改进的双通道脉冲耦合神经网络(MD-PCNN)相比,本文方法的客观评价指标平均梯度、信息熵、图像质量、标准差和改进的多尺度结构相似性分别提高了4.3%,1.0%,8.1%,2.5%,3.1%,图像噪声降低了8.8%,且克服了强度图像在阴暗处丢失纹理细节的问题。

主 题 词：纹理细节 残差网络 结构相似性 图像融合 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.37188/OPE.20233108.1256

馆 藏 号：203121329...