Utilisation de la perception visuelle pour la fusion d’image multi-focus

Abstract

Les méthodes de fusion d'images multi-focus basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) a récemment attiré une attention considérable. Ce dernier représente un type de réseau de neurones artificiels, dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Dans ce travail, nous avons recouru le CNN entraîné on trois dataset pour créer une application qui permet de combiner deux images partiellement focalisées en une seule image entièrement fusionnée. Pour la programmation, nous avons utilisé l’enivrement de python et la bibliothèque d'apprentissage automatique Pytorch. Les résultats obtenus montrent que les techniques de fusion des images multi-focus à la base de l’apprentissage profond donne une image fusionnée de haute précision et qui sont peu coûteuses et ne prennent pas beaucoup de temps.

جذبت طرق دمج الصور متعددة البؤر القائمة على الشبكات العصبية التلافيفية ) CNNs ( اهتمامًا كبيرًا مؤخرًا. تمثل هذه الأخيرة نوعًا من الشبكات العصبية الاصطناعية ، حيث يكون نمط الاتصال بين الخلايا العصبية مستوحى من القشرة البصرية للحيوانات. في هذا العمل استخدمنا CNN مدربة على ثلاثة مجموعات بيانات لإنشاء تطبيق يسمح بدمج صورتين مركزة جزئ يًا في صورة واحدة مدمجة بالكامل. بالنسبة للبرمجة استخدمنا بيئة Python ومكتبة Pytorch للتعلم الآلي, تظهر النتائج التي تم الحصول عليها أن تقنيات دمج الصور متعددة البؤرة القائمة على التعلم العميق تعطي صورة عالية الدقة مدمجة وغير مكلفة ولا تستغرق الكثير من الوقت .