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
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。