کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
11023509 | 1701282 | 2019 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-focus image fusion using deep support value convolutional neural network
ترجمه فارسی عنوان
تلفیق چند کانونی فوکوس با استفاده از ارزش عمیق ارزش شبکه عصبی کانولوشن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تصویر چند منظوره شبکه عصبی متقاطع، ترکیب تصویر، نقشه تصمیم گیری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی (عمومی)
چکیده انگلیسی
A novel multi-focus image fusion algorithm based on deep support value convolutional neural network (DSVCNN) is proposed for multi-focus image fusion. First, a deep support value training network is presented by replacing the empirical risk minimization-based loss function by a loss function based on structural risk minimization during the training of convolutional neural network (CNN). Then, to avoid the loss of information, max-pooling/subsampling of the feature mapping layer of a conventional convolutional neural network, which is employed in all conventional CNN frameworks to reduce the dimensionality of the feature map, is replaced by standard convolutional layers with a stride of two. The experimental results demonstrate that the suggested DSVCNN-based method is competitive with current state-of-the-art approaches and superior to those that use traditional CNN methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optik - Volume 176, January 2019, Pages 567-578
Journal: Optik - Volume 176, January 2019, Pages 567-578
نویسندگان
ChaoBen Du, SheSheng Gao, Ying Liu, BingBing Gao,