大家好，我是reedsways，最近大概做了三篇paper的工作，都和图像融合有关，因此，特意搞一个帖子来记录一下，那些常用的图像融合的量化指标！首先，就是PSNR和SSIM的技术指标：首先介绍一下：直接上自用代码：from tqdm import tqdm
import torch
import os
from torch.utils.data import Dataset
from torch
在计算机视觉领域，图像融合是一项极其重要且实用的技术，广泛应用于医学图像处理、遥感成像、安防监控等多个方面。正因如此，如何使用深度学习框架（比如PyTorch）实现图像融合的研究引起了诸多关注。
```markdown
时间轴展示了图像融合技术的发展历程：
```mermaid
timeline TD
2010 : 图像融合技术初步提出
2015 : 深度学习开始进入图像处理领
# PyTorch图像融合实现教程
## 介绍
在本教程中，我将向你展示如何使用PyTorch实现图像融合。图像融合是一种将两张或多张图像融合成一张图像的技术。我们将使用PyTorch的张量操作和卷积神经网络来实现这个任务。
## 步骤概览
下面是整个图像融合过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 准备数据 | 加载图像数据集 |
| 2. 数据预处
原创
2023-08-03 08:13:25
817阅读
图像融合在深度学习和计算机视觉领域引起了广泛关注，特别是在我们使用 PyTorch 进行深度学习开发时。本文将深入探讨如何在 PyTorch 中实现图像融合，从版本分析到实战案例，再到性能优化，提供一个完整的指南。
## 版本对比
在进行图像融合的工作时，选择合适的 PyTorch 版本至关重要。不同版本的 PyTorch 在功能、性能和兼容性等方面都有差异。
### 版本特性对比
| 版
☞ ░ 前往老猿Python博客 ░一、概述在《OpenCV-Python图像的加法运算cv2.add函数详解》详细介绍了图像的加法运算，除了这种加法外，OpenCV还提供了带权重的加法，即两副图像的像素通道值相加时各自按一定的权重比例取值来相加。假设有2个图像矩阵src1和src2，在两个图像融合时，各自的权重分别为alpha和beta，则二者融合后的目标图像dst中各像素通道值的计算公式为：
转载
2023-11-20 09:26:12
215阅读
一、问题描述最近在开发过程中遇到了这样的问题：在医学图像开发过程中，我们将医学图像通过深度学习算法进行分割，现在想要通过这一套二维图像进行三维重构。以下是分割结果： 以下是读取的遮罩mask： 如何将这些二维图像进行三维重建，是个棘手问题，笔者通过vtk进行建模操作。二、解决方案0. 写在前面医学图像的三维重建本身就是热点技术，这项技术也并非新鲜技术，笔者调研多份前者的博客与其余资料
转载
2023-11-23 20:19:29
461阅读
FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion文章学习笔记用于红外与可见光图像融合的生成式对抗网络文章主要贡献我们提出了一种生成式对抗架构，并设计了一种专门用于红外和可见光图像融合的损失函数。讨论了GANs用于图像融合的可行性和优越性。据我们所知，这是第一次采用遗传算法来解决图像融合
转载
2024-07-04 17:48:10
159阅读
googlenet注意：每个分支所得的特征矩阵高和宽必须相同1.inception块的引入（1）alexnet引入ReLu（缓解梯度消失），隐层全连接层后加入了丢弃层 （2）vgg出现卷积层组合成块（通过堆叠三个33卷积核来代替55卷积核需要的参数） （3）nin模型出行1*1卷积，丢弃全连接层 （4）googlenet全部结合，inception块，从四个路径从不同层面抽取信息，然后在输出通道维
风格迁移 Style Transfer1、数据集2、原理简介3、用Pytorch实现风格迁移4、结果展示5、全部代码小结 1、数据集使用COCO数据集，官方网站点此，下载点此，共13.5GB，82783张图片2、原理简介风格迁移分为两类，一类为风格图片（毕加索、梵高…），一类是内容图片，通常来自现实世界中本文主要介绍Fast Neural Style，关于Neural Style可见pytorc
转载
2023-12-14 10:50:05
97阅读
本文介绍的API接口是阿里云视觉智能开放平台的接口，一、图像人脸融合和换脸的区别图像人脸融合：将图像中的指定的某个人脸，融合进另一人的人脸特征。最终融合的结果图会和输入的两张人脸图片都有些相似。换脸：换脸是将一张图片中的人脸，完全替代成另一个人脸。最终的结果图中人脸只会相似输入两张图片中的一个人脸特征。 二、使用图像人脸融合的前提条件因为使用的是阿里云视觉智能开放平台，所以前提条件是针对
原创
2022-10-24 09:36:48
707阅读
使用Python实现图像融合
图像融合是一种将多个图像组合在一起以产生一个新图像的技术。这个新图像可以包含来自原始图像的特定部分，也可以是不同图像的混合。图像融合在许多领域中都有应用，如计算机视觉、图像处理和图像编辑等。在本文中，我们将使用Python编程语言和OpenCV库来实现图像融合。
首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令来安装OpenCV：
```markdown
pi
原创
2023-09-07 06:07:52
942阅读
# Python算法实现图像融合
图像融合是一种图像处理技术，通过合并多幅图像来生成一幅包含更丰富信息的新图像。这种技术广泛应用于遥感、医学图像处理、计算机视觉等领域。本文将介绍如何使用Python实现简单的图像融合，并提供相关代码示例。
## 图像融合的基本原理
图像融合的核心思想是在保留图像中的重要信息的同时，去除冗余部分。该过程包括以下几个步骤：
1. **图像采集**：获取待融合的
原创
2024-09-23 04:48:44
382阅读
1 特征融合【学习资源】图像处理-特征融合：相加、拼接、Attention1.1 底层特征/高层特征低层特征：低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征：高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。1.2 早融合/高融合/Attention融合早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合
转载
2024-05-24 20:35:14
64阅读
1 简介针对普通相机拍摄图像中存在区域曝光问题,提出一种改进的基于离散余弦变换的多曝光图像融合算法.分别对同一场景的多幅不同曝光图像分块,并对每个小块进行离散余弦变换.对提取相应位置的低频系数平均加权,获取图像近似部分的融合分量;对高频系数基于区域标准差确定权重系数,根据权重系数的大小获取细节部分的融合分量.最后,通过反离散余弦变换获得较好质量的多曝光融合图像.仿真实验表明,该算法在提
原创
2022-06-23 22:12:17
7203阅读
语义分割简介图像语义分割是计算机视觉中十分重要的领域。它是指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。下图为语义分割的一个实例，其目标是预测出图像中每一个像素的类标签。图像语义分割是图像处理和是计算机视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。 语义分割对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、边缘或身体等）。这里需要和实例分割区分开来。它没
转载
2023-10-03 19:17:09
108阅读
2021年11月17日11:32:14 今天我们来完成Pytorch自适应可学习权重系数，在进行特征融合时，给不同特征图分配可学习的权重！实现自适应特征处理模块如下图所示： 特征融合公式如下： 其中，为归一化权重，，为初始化权重系数。 结构分析：对于一个输入的特征图，有四个分支从上往下，第一个分支用的是Maxpooling进行最大池化提取局部特征第二个分支用的是Avgpooling进行平均池化提取
转载
2024-01-24 15:31:19
247阅读
# 基于PyTorch的多模态图像融合入门指南
在这一篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch实现多模态图像融合的代码。多模态图像融合能够将来自不同模态（例如RGB图像和深度图像）的信息整合到一起，以便更全面地理解场景。以下是整件事情的流程。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确整个任务的步骤，具体如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-09-08 03:49:15
729阅读
# 多曝光图像融合深度学习方法的 PyTorch 实现
随着图像处理技术的发展，多曝光图像融合成为了一个重要的研究领域。该技术主要用于在不同曝光时间下拍摄的多张图像中提取信息，生成一幅细节丰富、动态范围广的图像。近年来，深度学习在该领域取得了显著的进展。本文将介绍一种使用 PyTorch 实现多曝光图像融合的深度学习方法，并提供相应的代码示例。
## 图像融合的基本概念
多曝光图像融合要求将
1 简介基于加权平均法实现图像融合含Matlab源码2 完整代码clearg_R=0;g_G=0;g_B=0;h_R=0;h_G=0;h_B=0;fenzi_R=0;fenzi_G=0;fenzi_B=0;fenmu_up_R=0;fenmu_up_G=0;fenmu_up_B=0;fenmu_low_R=0;fenmu_low_G=0;fenmu_low_B=0;tableR=[];tableG
原创
2022-04-18 16:31:36
512阅读
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍由于不同成像设备
原创
2022-10-22 21:38:51
318阅读
