Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visible and Infrared Image Fusion Using Encoder-Decoder Network

論文の概要: Visible and Infrared Image Fusion Using Encoder-Decoder Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08073v1
Date: Wed, 11 Dec 2024 03:42:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-12 14:03:11.864619
Title: Visible and Infrared Image Fusion Using Encoder-Decoder Network
Title（参考訳）: エンコーダデコーダネットワークを用いた可視・赤外画像融合
Authors: Ferhat Can Ataman, Gözde Bozdaği Akar,
Abstract要約: 赤外線および可視光画像に焦点をあてた画像融合問題に対する学習に基づく新しい解法を提案する。提案手法は,非参照品質指標を用いた損失関数とともに,畳み込み層とプーリング層のみを利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: The aim of multispectral image fusion is to combine object or scene features of images with different spectral characteristics to increase the perceptual quality. In this paper, we present a novel learning-based solution to image fusion problem focusing on infrared and visible spectrum images. The proposed solution utilizes only convolution and pooling layers together with a loss function using no-reference quality metrics. The analysis is performed qualitatively and quantitatively on various datasets. The results show better performance than state-of-the-art methods. Also, the size of our network enables real-time performance on embedded devices. Project codes can be found at \url{https://github.com/ferhatcan/pyFusionSR}.
Abstract（参考訳）: マルチスペクトル画像融合の目的は、物体やシーンの特徴を異なるスペクトル特性と組み合わせて知覚品質を高めることである。本稿では,赤外線および可視光画像に着目した画像融合問題に対する学習に基づく新しい解法を提案する。提案手法は,非参照品質指標を用いた損失関数とともに,畳み込み層とプーリング層のみを利用する。分析は、様々なデータセットに対して質的かつ定量的に行われる。その結果,最先端手法よりも優れた性能を示した。また,ネットワークのサイズによって,組込みデバイス上でのリアルタイム性能も向上する。プロジェクトのコードは \url{https://github.com/ferhatcan/pyFusionSR} で見ることができる。

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