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基于VGG19神经网络的提取特征 进行 可见光与红外光的 图像融合 基于pytorch 实现。。。

2021-05-13 09:04:05  阅读:217  来源: 互联网

标签:基于 VGG19 特征 融合 张量 pytorch 图像 红外光


20210513

1.基于可见光与红外光的图像融合 说明

 图像融合有很多方法 

1.像素融合:没测试过 (1)可能就是单纯的图像加法 (2)速度可能会慢(3) 保留图像信息过多。。。。 

2.特征融合: (1) 深度学习中的神经网络 获取图像特征 通过 pytoch VGG19 算法库 将图像转换到张量中去,重写forward 只输入前两层网络 得到 最多的特征张量 然后进行 图像之间的 融合。 (2)保留图像关键的信息 (3)速度块  (4)640 *450 差不多大小的cpu 上十几毫秒 GPU更快。。。。

3.opencv 权重、 ps等等   :此方法简单 权重 雾蒙效果可能偏重 也是一种融合手段。 但效果可能达不到认可。。。

 

标签:基于,VGG19,特征,融合,张量,pytorch,图像,红外光
来源: https://www.cnblogs.com/ggs403/p/14763018.html

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