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基于梯度转移和自编码器的红外与可见光图像融合
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于梯度转移和自编码器的红外与可见光图像融合

    • Infrared and visible image fusion based on gradient transfer and auto-encoder

    • “在图像融合领域，研究者提出了一种基于梯度转移结合自编码器的端到端轻量级图像融合网络结构，有效提升了融合图像质量，并显著缩短了训练时间。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第6期 页码：1777-1787
    • 作者机构：

      1.长春理工大学 计算机科学技术学院，长春 130022

      2.长春理工大学 人工智能学院，长春 130022

      3.北部湾大学 电子与信息工程学院，广西 钦州 535011

    • 作者简介：

      李延风（1985-），女，讲师，博士.研究方向：计算机视觉与深度学习.E-mail：yannianyishou@126.com

      韩开旭（1984-），男，讲师，博士.研究方向：人工智能和机器学习.E-mail：h.kaixu@foxmail.com

    • 基金信息：
      吉林省科技发展计划项目(20210203156SF);吉林省教育厅重大项目(JJKH20190599KJ)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221042    

      中图分类号： TP391.41

    • 收稿：2022-08-16，

      纸质出版：2024-06-01

    移动端阅览

  • 李延风,刘名扬,胡嘉明等.基于梯度转移和自编码器的红外与可见光图像融合[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(06):1777-1787. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221042.

    LI Yan-feng,LIU Ming-yang,HU Jia-ming,et al.Infrared and visible image fusion based on gradient transfer and auto-encoder[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(06):1777-1787. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20221042.

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