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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及对比学习与语义感知的渐进式红外与可见光图像融合方法，属图像融合领域。包括：获取显著性目标检测掩码；再获得红外图像特征和可见光图像特征并将其通过注意力门限融合模块融合后，再获得融合图像和语义分割结果；计算融合损失和语义分割损失，优化整体网络的参数后，冻结整体网络的参数；利用显著性目标检测掩码和红外与可见光图像构造锚点图像，将渐进式编码器中不同层的特征输入解码器构造正负样本；通过三元组损失依次优化编码器不同层参数；将编码器参数冻结，通过融合和语义分割损失优化解码器参数。本发明利用对比学习思想提升网络的特征表示能力，语义分割损失通过反向传播向融合特征中注入语义信息，以此提高了融合性能。
主权项：1.对比学习与语义感知的渐进式红外与可见光图像融合方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：步骤1：获取含有配准的红外与可见光图像对以及语义分割标签的训练数据集；步骤2：获取训练数据集中红外图像的显著性目标检测掩码，将获取的结果和训练数据集进行预处理；步骤3：将预处理后的红外图像和可见光图像输入渐进式特征编码器进行特征提取，获得红外图像特征和可见光图像特征；步骤4：将红外图像特征和可见光图像特征通过注意力门限融合模块融合后，分别送入融合解码器和语义分割解码器，获得融合图像和语义分割结果；步骤5：计算融合损失和语义分割损失，优化网络参数；步骤6：利用显著性目标检测掩码和红外与可见光图像构造锚点图像，将渐进式编码器中不同层的特征输入解码器构造正负样本；步骤7：通过三元组损失依次微调编码器不同层参数；步骤8：将编码器参数冻结，通过融合和语义分割损失微调解码器参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 对比学习与语义感知的渐进式红外与可见光图像融合方法
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