基于GAN的红外与可见光图像融合算法.pptx
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汇报人:CONTENTS添加章节标题GAN的基本原理生成对抗网络(GAN)的概述GAN的基本结构和工作原理GAN的训练过程和优化方法红外与可见光图像融合算法图像融合的基本概念和原理红外与可见光图像的特点和差异基于GAN的红外与可见光图像融合算法的流程和实现方法实验结果和性能评估实验数据集和实验环境介绍实验结果展示和分析算法性能评估和对比算法的优缺点和改进方向基于GAN的红外与可见光图像融合算法的优点算法存在的不足和局限性改进方向和未来研究展望应用场景和实际意义基于GAN的红外与可见光图像融合算法的应用场景
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本发明涉及一种基于改进GAN网络的红外图像与可见光图像融合方法,该方法首先将红外图像与可见光图像分别通过引导滤波器分解为基本层图像和细节层图像;然后对可见光图像的基本层图像通过直方图映射的方式进行增强处理,使用改进LT算法对基本层图像进行融合;其次结合改进GAN算法中的生成器、编码器提取源图像的特征信息,并通过对抗学习的方式引导红外与可见光图像的细节层图像融合;最后为基本层融合图像和细节层融合图像设定相关参数,采用加权平均的方法得到最后的融合图像。本发明有效的避免了传统融合方法过度依赖于复杂融合规则的弊端
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基于NSST与IFCNN的红外可见光图像融合算法.pptx
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基于NSCT变换的红外与可见光图像PCNN融合算法.docx
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