CN111429433B 一种基于注意力生成对抗网络的多曝光图像融合方法 （西安数合信息科技有限公司）_第1页
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新城能源金贸区能源路科创大厦6层一种基于注意力生成对抗网络的多曝光图本发明提出了一种基于注意力生成对抗网用空间注意来自适应的选择不同空间位置的权2首先，第一部分是进行基于注意力机制的生成对抗网络搭建，总生成网络结构由特征提取和注意力机制融合构成；特征提取3×3卷积和PReLU激活操作，将得到的特征图与经过第一层卷积和激活操作的特征图对应注意力模块设计为级联的混合注意力模块，先对输入的特征图进行通道注意力操作，其中，通道注意力操作是基于通道平面进行两种池化空间注意力操作是所有通道的特征图每个以空间位置为单位进行Averagepooling(平均值)和Maxpooling(最大值)，将其按通道维度拼接在一起得到与输入特征图尺度一判别网络与生成网络相连，它接收生成网络的结果以及生成网络输入图像对应的3对抗训练方法是生成网络和判别网络交替训练，先利用生成损失进行测试的数据集选用训练部分选择后剩余的数据，做4[0001]本发明属于数字图像/视频信号处理领域，特别涉及一种基于注意力生成对抗网[0003]从明亮的阳光到昏暗的星光，自然场景中的照明强度可以跨越非常大的动态范[0006]通过快速扫描全局图像，人类视觉系统可以获取需要聚焦的目标区域(通常称为5[0009]本发明的目的在于克服现有多曝光图像融合方法依赖于人工定义融合权重的计[0019]其中，通道注意力操作主要是基于通道平面进行两种池化操作来提取注意力参数。分别计算输入特征图每个通道的全局Averagepooling(平均值)和Maxpooling(最大权值共享的多层感知机，将两个特征向量线性相加后经过sigmoid激活操作得到通道注意6[0020]空间注意力操作是所有通道的特征图每个以空间位置为单位进行Average440个图像对作为训练集，每个样本选择3个不同曝光的低动态范围图像和对应的Ground-7网络与判别网络对抗训练，通过训练样本集对生成网络和判别网络进行逐次交替对抗训3×3的卷积和1次批归一化操作，然后将残差块最初输入的特征图和最后一次批归一化操序进行1次3×3的卷积和1次PReLU激活操作，再将得到的32个特征图与经过第一次卷积操[0045]连接阶段，即将输入网络的3张不同曝光输入图像在经过特征提取阶段得到的特和Maxpooling操作对特征图在通道维度上进行压缩，得到每个空间位置的空间注意力结8征图；接着进行平均池化操作1次，再次完成1次卷积核为3×3步长为1的卷积，然后是[0053]本发明采用已公开的多曝光图像数据集，预处理得到训练数据集和测试数据原数据集共包含589个样本，每个样本包含2到7个不同曝光的低动态范围图像和一个对应来构成本发明的训练数据集。每个样本选择3个不同曝光的低动态范围图像和对应的800像素，以保留更多的细节并最大程度保留输入图像的对比度。将每幅图像相应分割成。[0062]具体来看，lmse用来计算生成网络生成的融合结果与Ground-truth之间的均方损9[0072]测试过程应用的测试数据集是在原始数据

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