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一种红外可见光图像融合方法 

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申请/专利权人:华侨大学

摘要:本发明提供了一种红外可见光图像融合方法,涉及计算机视觉和人工智能领域,核心在于通过构建和优化两个关键模块:U型红外图像语义分割神经网络模块与密集卷积操作模块,实现红外图像A与可见光图像B的自适应融合。该方法通过构建这种密集卷积网络和U型神经网络的组合,形成了从源图像到融合图像的直接映射关系,完全摒弃了传统的人工干预,确保了融合过程的高效性和准确性。在模型优化上,设计的损失函数结合了红外目标掩码和结构相似度,使得网络模型能够专注于保留红外目标的清晰度和可见光图像的结构信息,从而生成高质量、红外目标清晰且信息完整的融合图像。

主权项:1.一种红外可见光图像融合方法,其特征在于,包括:获取待融合的红外可见光图像对,其中,所述红外可见光图像对由红外图像和可见光图像组成;调用预先训练好的图像融合网络模型对所述红外可见光图像对进行预处理,具体为:将所述红外可见光图像对分别输入第一密集神经网络和第二密集神经网络中进行图像语义信息提取处理,生成红外图像特征和可见光图像特征,其中,所述第一密集神经网络和第二密集神经网络均包含三个密集连接模块;对所述红外图像特征和所述可见光图像特征进行通道维度上拼接,生成拼接特征;使用图像重构网络对所述拼接特征进行重构处理,生成最终的融合图像。

全文数据:

权利要求:

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