基于生成对抗网络的多模态图像融合方法

本文提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的多模态图像融合方法，该方法可以解决多尺度几何工具和融合规则设计困难的问题，并实现了多模态图像的端到端自适应融合。本方法首先将多模态源图像输入生成网络，网络结构采用基于残差的卷积神经网络，通过网络的自适应学习生成融合图像。然后，将融合图像和标签图像送入判别网络，通过判别器的特征表示和分类识别来优化生成器，从而实现融合图像的生成。在生成器和判别器的动态平衡过程中，得到最终的融合图像。 通过与目前具有代表性的融合方法进行比较实验，研究结果表明，所提出的方法的融合结果更干净且没有伪影，并提供了更好的视觉质量。这表明本文提出的基于GANs的多模态图像融合方法在图像融合方面具有较好的性能与效果。 关键词： 图像融合、多模态图像、深度学习、生成对抗网络 本文的研究问题主要是围绕多模态图像融合中的多尺度几何工具和融合规则设计困难展开的。传统的多模态图像融合方法往往需要设计复杂的几何工具和融合规则来实现图像的融合，而这些设计过程往往是困难且需要专业知识的。因此，本文提出了基于GANs的图像融合方法，通过神经网络的自适应学习来实现多模态图像的融合，从而避免了手动设计的困难。 本文的方法主要包括两个关键步骤：生成和判别。在生成步骤中，将多模态源图像输入生成网络，该网络采用了基于残差的卷积神经网络结构。生成网络通过自适应学习生成融合图像，使得融合图像具有更好的视觉质量和纯净度。在判别步骤中，将融合图像和标签图像送入判别网络，通过判别器的特征表示和分类识别来逐渐优化生成器。通过生成器和判别器的动态平衡，最终得到了高质量的融合图像。 为了验证所提出方法的有效性，本文对比了目前具有代表性的融合方法进行了实验。实验结果表明，所提出方法的融合结果更干净且没有伪影，相比于传统方法，提供了更好的视觉质量。这表明基于GANs的多模态图像融合方法在实际应用中具有较好的性能和效果。 总之，本文提出了一种基于GANs的多模态图像融合方法，该方法可以解决多尺度几何工具和融合规则设计困难的问题，并实现了端到端的自适应融合。通过与传统融合方法的比较实验可以得到，所提出的方法具有更好的视觉质量和融合效果。这表明基于GANs的多模态图像融合方法在实际应用中具有较好的潜力和发展前景。