Deep learning for pixel-level image fusion: Recent advances and future prospects

•The difficulties that exist in conventional image fusion research are analyzed.•The advantages of deep learning (DL) techniques for image fusion are discussed.•A detailed review of existing DL-based image fusion methods is presented.•Several generic frameworks for DL-based image fusion are summariz...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information fusion Jg. 42; S. 158 - 173
Hauptverfasser:	Liu, Yu, Chen, Xun, Wang, Zengfu, Wang, Z. Jane, Ward, Rabab K., Wang, Xuesong
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 01.07.2018
Schlagworte:	Convolutional neural network Convolutional sparse representation Deep learning Image fusion Stacked autoencoder Deep learning Stacked autoencoder Convolutional sparse representation Convolutional neural network Image fusion
ISSN:	1566-2535, 1872-6305
Online-Zugang:	Volltext
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