红外线相关的论文（可见光和红外图像融合、红外图像增强、红外图像目标检测、红外图像分割...）

图像融合武汉大学的马佳义老师在这方面研究得挺深的：https://github.com/jiayi-ma?tab=repositories

可见光和红外图像融合的benchmark：1.1、VIFB: A Visible and Infrared Image Fusion Benchmark（一个可见光与红外图像融合Benchmark）文章阅读_马鹏森的博客-CSDN博客

---------------------------红外图像增强---------------------------- 

IR-PFNet

Forked from wxywhu/IR-PFNet

基于红外光场设备的渐进式融合网络用于红外图像增强

Progressive Fusion Network Based on Infrared Light Field Equipment for Infrared Image Enhancement 

Updated on 5 May

IRLF-WHU （数据集）

Forked from wxywhu/IRLF-WHU

基于红外光场设备的渐进式融合网络用于红外图像增强

Progressive Fusion Network Based on Infrared Light Field Equipment for Infrared Image Enhancement 

JAS2022

Updated on 5 May

---------------------------可见光和红外图像融合----------------------------

CUFD

Forked from Meiqi-Gong/CUFD

CUFD:基于共同和独特特征分解的可见光和红外图像融合编解码网络

CUFD: An encoder-decoder network for visible and infrared image fusion based on common and unique feature decomposition

Updated on 11 Apr

PIAFusion

Forked from Linfeng-Tang/PIAFusion

PIAFusion:一种基于光照感知的渐进红外与可见光图像融合网络（tensorflow的官方实现）

PIAFusion: A Progressive Infrared and Visible Image Fusion Network Based on Illumination Aware

Updated on 2 Apr

SeAFusion

Forked from Linfeng-Tang/SeAFusion

当图像融合满足高级视觉任务时:语义感知的实时红外和可见光图像融合框架 

When Image Fusion Meets High-Level Vision Tasks: A Semantic-Aware Real-time Infrared and Visible Image Fusion Framework

Updated on 2 Apr

GAN-FM

Forked from HaoZhang1018/GAN-FM

GAN-FM:使用具有全尺度跳跃连接和双马尔可夫鉴别器的GAN的红外和可见光图像融合

GAN-FM: Infrared and Visible Image Fusion Using GAN With Full-Scale Skip Connection and Dual Markovian Discriminators

 Python  3 Updated on 1 Dec 2021

CSF

Forked from hanna-xu/CSF

基于分类显著性的可见光和红外图像融合规则 

Classification Saliency-Based Rule for Visible and Infrared Image Fusion

 Python  2 Updated on 24 Nov 2021

DRF

Forked from hanna-xu/DRF

DRF:可见光和红外图像融合的非纠缠表示 

DRF: Disentangled Representation for Visible and Infrared Image Fusion

 Python  1  4 Updated on 23 Jun 2021

最后

以上就是糟糕口红为你收集整理的红外线相关的论文（可见光和红外图像融合、红外图像增强、红外图像目标检测、红外图像分割...）的全部内容，希望文章能够帮你解决红外线相关的论文（可见光和红外图像融合、红外图像增强、红外图像目标检测、红外图像分割...）所遇到的程序开发问题。

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