用深度學習來做影象融合意義何在？

foureyes2022-03-29 17:50:26

融合的意義是能夠使用不同影響資訊來獲取詳細的解刨結構資訊。融合之前要配準，空間位置對齊，對齊需要一個影象之間的轉換矩陣（4x4），傳統方法透過最佳化來求解。目前已經有很好的結果了。用深度學習來求解，完全是為了刷文章畢業或者別的目的。

cs-zh2022-03-29 20:01:04

如果單純做影象融合任務，深度學習可能確實不具備優勢，尤其是目前學術界關於對齊融合的方法都非常複雜，對大部分硬體都很不友好。

但是如果融合對齊是為其他任務服務的，比如為了更好的利用多幀資訊進行去噪，如果先透過傳統演算法進行對齊融合，可能就破壞了噪聲形態，不利於後續的去噪任務。直接讓深度學習把融合對齊和去噪任務一起做，理論上就可能獲得更好的效果。