清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

A Self-Supervised Residual Feature Learning Model for Multifocus Image Fusion

人工智能 计算机科学 图像融合 光学(聚焦) 残余物 模式识别(心理学) 特征提取 特征(语言学) 计算机视觉 图像(数学) 人工神经网络 任务(项目管理) 借口 算法 法学 物理 管理 经济 哲学 光学 政治 语言学 政治学
作者
Zeyu Wang,Xiongfei Li,Haoran Duan,Xiaoli Zhang
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:31: 4527-4542 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tip.2022.3184250
摘要

Multi-focus image fusion (MFIF) attempts to achieve an "all-focused" image from multiple source images with the same scene but different focused objects. Given the lack of multi-focus image sets for network training, we propose a self-supervised residual feature learning model in this paper. The model consists of a feature extraction network and a fusion module. We select image super-resolution as a pretext task in the MFIF field, which is supported by a new residual gradient prior discovered by our theoretical study for low- and high-resolution (LR-HR) image pairs, as well as for multi-focus images. In the pretext task, our network's training set is LR-HR image pairs generated from natural images, and HR images can be regarded as pseudo-labels of LR images. In the fusion task, the trained network extracts residual features of multi-focus images firstly. Secondly, the fusion module, consisting of an activity level measurement and a new boundary refinement method, is leveraged for the features to generated decision maps. Experimental results, both subjective evaluations and objective evaluations, demonstrate that our approach outperforms other state-of-the-art fusion algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
游云发布了新的文献求助10
4秒前
13秒前
cacaldon发布了新的文献求助10
17秒前
游云完成签到,获得积分20
19秒前
1分钟前
shanshan完成签到,获得积分10
1分钟前
神勇的天问完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
毓雅完成签到,获得积分10
2分钟前
幽默飞雪完成签到 ,获得积分10
2分钟前
貔貅完成签到 ,获得积分10
3分钟前
cacaldon完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
111完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
Hello应助沉默不言采纳,获得10
5分钟前
苗条丹南完成签到 ,获得积分10
5分钟前
Krim完成签到 ,获得积分10
5分钟前
JamesPei应助桃李不言采纳,获得10
6分钟前
共享精神应助krajicek采纳,获得10
6分钟前
djejje完成签到 ,获得积分10
6分钟前
7分钟前
7分钟前
漱石枕流完成签到 ,获得积分10
7分钟前
8分钟前
8分钟前
草木完成签到 ,获得积分20
8分钟前
学术乞丐发布了新的文献求助10
8分钟前
科研通AI5应助Malone采纳,获得10
9分钟前
9分钟前
9分钟前
9分钟前
krajicek发布了新的文献求助10
9分钟前
Malone发布了新的文献求助10
9分钟前
9分钟前
高分求助中
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
T/CIET 1202-2025 可吸收再生氧化纤维素止血材料 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3963228
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3509100
关于积分的说明 11145216
捐赠科研通 3242230
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1791811
邀请新用户注册赠送积分活动 873168
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 803643