激光与光电子学进展, 2020, 57 (20): 201007, 网络出版: 2020-10-10   

基于显著矩阵与神经网络的红外与可见光图像融合 下载: 876次

Infrared and Visible Image Fusion Based on Significant Matrix and Neural Network
作者单位
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
引用该论文

沈瑜, 陈小朋, 苑玉彬, 王霖, 张泓国. 基于显著矩阵与神经网络的红外与可见光图像融合[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(20): 201007.

Yu Shen, Xiaopeng Chen, Yubin Yuan, Lin Wang, Hongguo Zhang. Infrared and Visible Image Fusion Based on Significant Matrix and Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(20): 201007.

引用列表
1、 基于结构-纹理分解和VGG深层网络的红外与可见光图像融合激光与光电子学进展, 2023, 60 (2): 0210008
2、 基于光谱融合的油漆分类方法比较激光与光电子学进展, 2021, 58 (22): 2230002
3、 基于NSST与IFCNN的红外可见光图像融合算法激光与光电子学进展, 2021, 58 (20): 2010004
4、 NSST域红外和可见光图像感知融合激光与光电子学进展, 2021, 58 (20): 2010014
5、 基于交叉分解的高动态范围图像色调映射算法激光与光电子学进展, 2021, 58 (14): 1410020

沈瑜, 陈小朋, 苑玉彬, 王霖, 张泓国. 基于显著矩阵与神经网络的红外与可见光图像融合[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(20): 201007. Yu Shen, Xiaopeng Chen, Yubin Yuan, Lin Wang, Hongguo Zhang. Infrared and Visible Image Fusion Based on Significant Matrix and Neural Network[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(20): 201007.

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