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基于深度学习的图像融合:综述与展望( Image fusion meets deep learning: A survey and perspective )
Hao Zhang Han Xu Xin Tian Junjun Jiang Jiayi Ma
图像融合是指从不同的源图像中提取出最有意义的信息并进行组合，目的是生成信息量更大、更有利于后续应用的单一图像。深度学习的发展推动了图像融合领域的巨大进步，神经网络强大的特征提取和重构能力使得融合结果具有广阔的应用前景。近年来，几种最新的深度学习技术，如生成对抗网络、autoencoder等，使图像融合技术迅速发展起来。然而，对于不同融合场景下最新的深度学习方法缺乏全面的回顾和分析。为此，本文首先介绍了图像融合的概念，并从所采用的深度架构和融合场景两个角度对图像融合方法进行了分类。然后，我们回顾了深度学习在各种图像融合场景中的应用现状，包括数字摄影图像融合、多模态图像融合和锐化融合。随后，对一些有代表性的融合方法在具体的融合任务中进行了定性和定量的评价。此外，我们还简要介绍了图像融合的几个典型应用，包括摄影可视化、RGBT目标跟踪、医学诊断和遥感监测等。最后，本文给出了结论，指出了图像融合所面临的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
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