基于深度堆叠卷积神经网络的图像融合
该文针对多尺度变换融合图像中普遍存在的需要依据先验知识选取滤波器,导致融合效果存在不确定性的问题,提出了基于深度堆叠卷积神经网络的融合方法.首先,分别以高斯拉普拉斯滤波器和高斯滤波器为首层网络的初始卷积核,将源图像分解为高频和低频图像序列;其次,基于He K方法初始化其余层卷积核,获得与源图像尺寸相同的高频和低频重构图像各一幅,并将二者合成源图像的近似图像;再以源图像和近似图像像素值之差的平方和的均值为误差函数,进行反向传播训练形成基本神经单元;之后,将多个基本单元堆叠起来利用end-to-end 的方式调整整个网络得到深度堆叠神经网络.然后,利用该堆叠网络分别分解测试图像对,得到各自的高频和低频图像,再基于局部方差取大和区域匹配度合并的规则分别融合高频和低频图像,并将高频融合图像和低频融合图像放回最后一层网络,得到最终的融合图像.实验结果表明;与基于双树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)、非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)和非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)的融合结果相比,用高斯拉普拉斯滤波器和高斯滤波器初始化的深度堆叠卷积神经网络融合效果主观效果好,客观指标最优个数为NSCT的3.3倍,运行时间为NSCT的30.3％和NSST的11.6％.
图像融合、深度学习、卷积神经网络、堆叠自动编码、滤波器
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TP391(计算技术、计算机技术)
山西省重点研发计划项目201603D321128;山西省应用基础研究项目201701D121062;中北大学第十三届研究生科技立项20161354资助.This work is supported by the Technical Difficulties in Shanxi Province201603D321128;the Applied Basic Research Project of Shanxi Province201701D121062;the Thirteenth Graduate Science and Technology Project of North University of China20161354
2018-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共13页
2506-2518
