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题名基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合
被引量:4
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作者
王娟
柯聪
刘敏
蔡霖康
石豪
袁旭亮
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机构
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
武汉大学-武汉华安科技公司博士后工作站
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第25期10308-10312,共5页
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基金
湖北省教育厅科学研究计划资助项目中青年人才项目(Q20181401)
湖北工业大学博士科研启动基金(BSQD2015023)
太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室开发研究重点项目(HBSEES201701)。
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文摘
针对多聚焦图像融合中权重分配和融合规则设计困难的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合算法。首先,对生成器网络和判别器网络进行设计,为了避免图像在网络模型传递过程中造成的信息丢失,裁撤网络结构中的池化层,通过卷积层叠提取图像特征。其次,构建生成对抗网络的损失函数,优化网络参数,得到最佳的网络模型。最后,将实验结果与现有的几种融合算法相比较,通过5种客观评价指标来评价融合图像的效果。结果表明,提出的算法不仅在主观上有着良好的视觉效果,也在客观评价指标上有显著优势。
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关键词
多聚焦图像融合
生成对抗网络
损失函数
网络模型
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Keywords
multi-focus image fusion
generative adversarial network
loss function
network model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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