基于孪生卷积神经网络的图像融合

摘要：

传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足,为了弥补以上传统算法,提出了一种基于孪生卷积神经网络(Siamese Convolutional Neural Network,Siamese CNN)的图像融合方法.首先,用孪生卷积神经网络生成一个权重图,该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后,用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合,并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后,和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明,该方法有较好的融合效果,具有一定的可实用性.

关键词：卷积神经网络、图像融合、孪生网络、孪生卷积网络

所属期刊栏目：29

在线出版日期：2020-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：196-201