Resumen

Las imágenes visibles contienen información clara sobre la textura y una alta resolución espacial, pero no son fiables en condiciones nocturnas o de oclusión ambiental. Las imágenes infrarrojas pueden mostrar información sobre la radiación térmica del objetivo en condiciones diurnas, nocturnas, de tiempo alternativo y de oclusión ambiental. Sin embargo, las imágenes infrarrojas suelen carecer de buena información sobre contornos y texturas. Por ello, cada vez son más los investigadores que fusionan imágenes visibles e infrarrojas para obtener más información de ellas, lo que requiere dos imágenes completamente coincidentes. Sin embargo, en la práctica es difícil obtener imágenes visibles e infrarrojas perfectamente emparejadas. Teniendo en cuenta estos problemas, proponemos un nuevo modelo de red basado en redes generativas adversariales (GAN) para fusionar imágenes visibles e infrarrojas no coincidentes. Nuestro método genera la imagen infrarroja correspondiente a partir de una imagen visible y fusiona las dos imágenes para obtener más información. La eficacia del método propuesto se verifica cualitativa y cuantitativamente mediante la experimentación con conjuntos de datos públicos. Además, las imágenes fusionadas generadas por el método propuesto contienen información más abundante sobre textura y radiación térmica que otros métodos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:condiciones de oclusión ambiental, información de radiación térmica, imágenes infrarrojas, método, más información, información de textura clara, redes generativas adversariales, alta resolución espacial, nuevo modelo de red, imágenes
• Keywords:ambient occlusion conditions, thermal radiation information, infrared images, method, more information, clear texture information, generative adversarial networks, high spatial resolution, new network model, images