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。。。

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