一种注意力机制的多波段图像特征级融合方法

• 作者: 杨晓莉 蔺素珍
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 深度学习 多波段图像 特征级融合 注意力机制 生成对抗网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 120-127
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 4659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2020.01.017

摘要

针对多波段同步融合图像普遍存在的清晰度不高、图像细节不丰富的问题,提出一种基于注意力机制生成对抗网络的图像特征级融合方法.首先,利用多波段特征图与其均值的差值构建注意力权重图,通过特征图与注意力权重图的点乘和相加获得特征增强图,以此构建特征增强模块;其次,设计特征级融合模块,将多波段特征增强图连接,通过归一化、上采样、卷积等操作重构融合图像;最后,将特征增强模块和特征融合模块级联建立生成器,并以VGG-16作为判别器构建生成对抗网络,以实现多波段图像端到端融合.实验结果表明,与当前经典的融合方法相比,所提出方法的平均梯度最为突出,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔺素珍	中北大学大数据学院	56	309	9.0	14.0
2	杨晓莉	中北大学大数据学院	2	2	1.0	1.0