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原创 IFCNN: A general image fusion framework based on convolutional neuralnetwork

在本文中，作者引入了IFCNN，一个通用图像融合框架，基于卷积神经网络（CNN）。作者首先使用两个卷积层提取多输入图像的显著特征，然后根据图像类型使用逐元素融合规则（如最大、最小或平均）来融合这些特征。最后，通过两个卷积层对融合特征进行重建，生成信息丰富的融合图像。这个全卷积模型可以进行端到端训练，无需后处理。为了训练模型，作者创建了一个大规模的多焦点图像数据集，基于NYU-D2的RGB-D数据集，包含地面真实融合图像。这个数据集更多样，规模更大，超越了现有图像融合数据集。