基于卷积神经网络的信息融合技术应用研究

作者：张君君

来源：信息记录材料, 2022, 23(07): 43-45.

DOI：10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2022.07.073

• 图像融合
• 卷积神经网络
• 多焦点
• 集成算法

图像融合是信息融合技术重要的组成部分，针对提高图像融合质量，获取更多特征信息，增加图像信息的使用效率，提出基于CNN模型原理的区域图像融合方法对真彩色图像进行融合分析。实验结果表明，使用CNN算法融合结果的视觉保真度质量指标略低于文中的MWGF算法，其余的质量评价指标均明显优于NSST算法和MWGF算法；经视觉评价融合后的图像发现文中使用的CNN算法均优于两种对比算法。因此，基于CNN模型的区域图像融合方法在活跃度、清晰度和边缘信息等方面的融合能力具有优越性，更加精确高效地提取图像特征信息，提高图像数据的融合质量，以期为卷积神经网络算法在图像数据融合研究工作中提供科学参考。

• 单位
  郑州工业应用技术学院