基于生成对抗网络的多模态图像融合.pptx
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基于生成对抗网络的多模态图像融合.pptx
,CONTENTS01.02.生成对抗网络的基本原理生成对抗网络的应用场景生成对抗网络的优势与挑战03.多模态图像融合的基本概念多模态图像融合的方法与技术多模态图像融合的应用领域04.基于生成对抗网络的多模态图像融合方法基于生成对抗网络的多模态图像融合的优势基于生成对抗网络的多模态图像融合的挑战与解决方案05.实验数据集与实验环境实验方法与实验过程实验结果与分析结果比较与讨论06.基于生成对抗网络的多模态图像融合的结论基于生成对抗网络的多模态图像融合的展望感谢您的观看!
基于生成对抗网络的多聚焦图像融合.pptx
基于生成对抗网络的多聚焦图像融合目录添加章节标题生成对抗网络(GAN)原理GAN的基本结构GAN的训练过程GAN的生成器与判别器GAN的应用场景多聚焦图像融合技术图像融合的基本概念多聚焦图像的获取方式多聚焦图像融合的方法图像融合的评价指标基于GAN的多聚焦图像融合GAN在图像融合中的应用基于GAN的多聚焦图像融合算法流程GAN生成器的改进方法GAN判别器的改进方法实验结果与分析实验数据集与实验环境实验结果展示结果分析与其他方法的比较结论与展望基于GAN的多聚焦图像融合的优势与局限性未来研究方向与展望THA
基于生成对抗网络的多模态多尺度特征融合目标检测方法.pdf
本发明公开了基于生成对抗网络的多模态多尺度特征融合目标检测方法,将可见光摄像设备和红外光摄像设备生成的图像分别传入到并行的预训练Darknet53网络中,尽可能提取出各自图像中深层次的特征数据,并在最后三个残差网络中提取出三种不同尺度的特征图,将两种模态多尺度的特征图传递给特征融合模块;使用基于条件生成对抗网络中预训练出的生成器将多模态多尺度的特征图进行深层次融合,使原始可见光模态的特征图中注入更多的目标特征信息;最后将生成的多尺度多模态融合特征图依次级联并传递到各个YOLO层完成目标检测任务。本发明可以
基于生成对抗网络的多聚焦图像融合的任务书.docx
基于生成对抗网络的多聚焦图像融合的任务书一、背景介绍图像融合是指将来自相同或不同传感器的多幅图像融合成一张新图像的过程。多聚焦图像融合是一种特殊的图像融合方式,它将不同焦距拍摄的同一场景进行融合,以获得更加清晰和全面的图像信息。多聚焦图像融合在计算机视觉、机器人视觉、医学图像处理等领域具有广泛的应用。传统的多聚焦图像融合方法通常基于图像金字塔和图像特征提取技术,从而实现对图像的不同焦距进行融合。但是,这种方法往往需要更多的计算,运行速度较慢。同时,传统的多聚焦图像融合方法容易受到噪声和失真的影响,进而影响
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本发明涉及一种基于生成式对抗网络的多模态医学图像合成方法。所述方法包括:构造模态注意力生成式对抗网络;所述模态注意力生成式对抗网络包括自表示网络和由生成式对抗网络实现的图像转换网络;采用多模态医学图像数据集对所述模态注意力生成式对抗网络进行训练与测试,生成训练完成的模态注意力生成式对抗网络;将已有的多模态医学图像输入至所述训练完成的模态注意力生成式对抗网络,输出目标模态的合成图像。本发明方法用于合成缺失的医学模态图像,能够提高多模态医学图像合成的质量,完整的多模态医学图像有益于医生做出更准确的决策。