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摘要：本申请公开了一种图像融合方法，包括：基于可见光低照度图像增强算法对低于预设照度的条件下获取的可见光图像进行成像增强，得到增强后的可见光图像；对低于预设照度的条件下获取的红外图像以及增强后的可见光图像进行图像特征编码，得到红外热成像目标温度显性特征向量与可见光成像目标细节纹理显性特征向量；对上述两特征向量进行跨模态特征融合，以实现两种不同模态的特征向量空间对齐和特征向量的注意力位置编码；通过图像重建算法，生成预设分辨率融合后的双光融合图像。本申请通过上述双光图像特征融合算法可以进行多维度信息的融合，在增强前景目标成像的同时融合了可见光的纹理细节特征，最终可实现夜晚场景下目标细粒度特征的识别。

主权项：1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：基于可见光低照度图像增强算法，对低于预设照度的条件下获取的可见光图像进行成像增强，得到增强后的可见光图像；所述可见光低照度图像增强算法的目标函数为： ；其中，表示可见光低照度图像增强算法的目标函数，表示输入的可见光低照度图像；和α1分别表示图像空间一致性函数及其相应的控制权重；和α2分别表示曝光控制函数及其相应的控制权重；和α3分别表示色度控制函数及其相应的控制权重；和α4分别表示亮度平滑函数及其相应的控制权重； ；其中，K表示局部区域的数量；表示以局部区域i为中心的四个相邻局部区域；表示增强的可见光低照度图像的局部区域n的平均强度；In表示输入的可见光低照度图像的局部区域n的平均强度； ；其中，M表示大小为m×m的不重叠局部区域的个数； ；其中，表示一对颜色通道；表示增强的可见光低照度图像中n颜色通道的平均亮度； ；其中，N表示迭代次数；表示水平梯度；表示垂直梯度；Inc表示输入的可见光低照度图像的局部区域n中c颜色通道的平均强度；对低于所述预设照度的条件下获取的红外图像以及所述增强后的可见光图像进行图像特征编码，得到红外热成像目标温度显性特征向量与可见光成像目标细节纹理显性特征向量；对所述红外热成像目标温度显性特征向量与可见光成像目标细节纹理显性特征向量进行跨模态特征融合，以实现两种不同模态的特征向量空间对齐和特征向量的注意力位置编码；通过图像重建算法，基于所实现的两种不同模态的特征向量空间对齐和特征向量的注意力位置编码，生成预设分辨率融合后的双光融合图像。

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