圖像融合是一種信息融合技術(shù),為很多領(lǐng)域帶來(lái)了實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。對(duì)于圖像融合任務(wù)來(lái)說(shuō),減少融合過(guò)程信息的丟失才能獲得較好的融合結(jié)果。然而,現(xiàn)有的方法一定程度上存在信息缺失,例如人設(shè)濾波器組在檢測(cè)特征激活度時(shí)不能夠提取圖像的全部頻率特性,并且圖像經(jīng)過(guò)尺度變換后并不能得到完整的變換表示,以及常用的融合策略在決策時(shí)過(guò)于絕對(duì)等問(wèn)題。本文重點(diǎn)研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的圖像融合技術(shù),設(shè)計(jì)了全新的融合框架,能夠兼容多種主流的CNNs模型。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到特征映射（feature maps）,實(shí)現(xiàn)多傳感器圖像融合。本文所提出的方法可以有效的優(yōu)化圖像融合的三個(gè)方面:1)完整的激活度檢測(cè),區(qū)域檢測(cè)是圖像融合領(lǐng)域的重點(diǎn)之一,基于分層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的特征提取能力,可以有效地避免傳統(tǒng)濾波器的不足;2)準(zhǔn)確的圖像重構(gòu),通過(guò)卷積、融合等操作實(shí)現(xiàn)圖像的變換,然后利用反向重構(gòu)迭代生成融合圖像。卷積變換能夠最大限度地獲得圖像的完整表示。3)可微分的融合策略,本文提出了一種連續(xù)可微的融合策略,其目的在于盡可能的保留源圖像的細(xì)節(jié)信息,并嵌入端對(duì)端的融合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。最后實(shí)驗(yàn)證明本文提出的方法在以上三個(gè)方面有明顯改善,... 

【文章來(lái)源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

融合信息示意圖

圖像融合中的三個(gè)基本層次

稀疏編碼字典向量可以表示為：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究[J]. 胡良梅,高雋,何柯峰.  電子學(xué)報(bào). 2004(S1)
[2]多傳感器圖像融合綜述[J]. 夏明革,何友,唐小明,夏仕昌.  電光與控制. 2002(04)
[3]多傳感器圖像融合技術(shù)綜述[J]. 毛士藝,趙巍.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2002(05)

博士論文
[1]基于多尺度變換的多源圖像融合技術(shù)研究[D]. 陳浩.中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所） 2010



本文編號(hào)：3530758