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J-GLOBAL ID：201902254768563110   整理番号：19A2279410

詳細保存敵対学習による赤外線および可視画像融合【JST・京大機械翻訳】

Infrared and visible image fusion via detail preserving adversarial learning

著者 (8件)： Ma Jiayi (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, 430072, China) ,  Liang Pengwei (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, 430072, China) ,  Yu Wei (Electronic Information School, Wuhan University, Wuhan, 430072, China) ,  Chen Chen (Department of Electrical and Computer Engineering, University of North Carolina at Charlotte, NC, 28223, USA) ,  Guo Xiaojie (School of Computer Software, Tianjin University, Tianjin, 300350, China) ,  Wu Jia (Department of Computing, Faculty of Science and Engineering, Macquarie University, Sydney, NSW 2109, Australia) ,  Jiang Junjun (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, China) ,  Jiang Junjun (Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, 518055, China)
資料名： Information Fusion  (Information Fusion)
巻： 54  ページ： 85-98  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3167A  ISSN： 1566-2535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 標的認識の増強に有益な高空間分解能を持つ可視画像を含む可視画像は,それらの顕著な識別熱放射により赤外画像の背景から容易に検出できる。したがって,豊富な詳細情報と有効なターゲット領域を有する融合画像が望ましい。本論文において,著者らは,詳細な保存的学習に基づく赤外線および可視画像融合のためのエンドツーエンドモデルを提案した。それは,従来の融合方法における活動レベル測定と融合規則の手動と複雑な設計の限界を克服することができた。赤外線と可視画像の特定情報を考慮して,詳細情報の品質を改善するために,詳細損失と目標エッジ強調損失を含む2つの損失関数を設計し,生成的敵ネットワークのフレームワークの下で赤外ターゲットのエッジを鋭くした。この方法により,赤外画像における鋭い赤外ターゲット境界をもつ熱放射と可視画像における豊富なテクスチャの詳細を同時に保持することができる。公的に利用可能なデータセットで行われた実験は,客観的な計量と視覚的印象の両方における最先端の方法に対する著者らの戦略の優位性を実証した。特に,著者らの結果は,明確に強調され,エッジが鋭いターゲットを持つ増強された赤外画像,および豊富な詳細情報を探す。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 赤外線画像 ,  物体認識 ,  品質 ,  ネットワーク ,  *学習 ,  エンドツーエンド方式 ,  視覚 ,  モデル ,  *赤外線
準シソーラス用語： *画像融合 ,  質感 ,  エッジ強調 ,  融合画像 ,  *可視画像 ,  *敵意 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像融合 ,  生成的敵対ネットワーク ,  赤外線 ,  細部保存 ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 保存 ,  敵対 ,  学習 ,  赤外線 ,  可視画像 ,  融合