Fusion of Images of Different Spectra Based on Generative Adversarial Networks


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A method for fusing images of different spectra by using generative adversarial networks is proposed. An original architecture of a FusionNet neural network is developed based on pix2pix. It enables the synthesis of a complex (integrated) image that comprises the most informative fragments of different-spectra images, thus being more informative than any of these individual images. A technique for generating training and test sets, as well as the process of data augmentation, is described. The operation of the proposed image fusion method is demonstrated on some real-world infrared and visible images.

Об авторах

Yu. Vizil’ter

State Scientific Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS)

Email: MLebedev@gosniias.ru
Россия, Moscow, 125319

O. Vygolov

State Scientific Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS)

Email: MLebedev@gosniias.ru
Россия, Moscow, 125319

D. Komarov

State Scientific Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS)

Email: MLebedev@gosniias.ru
Россия, Moscow, 125319

M. Lebedev

State Scientific Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS)

Автор, ответственный за переписку.
Email: MLebedev@gosniias.ru
Россия, Moscow, 125319

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).