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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于卷积和Transformer协同的红外与可见光图像的融合方法，属于图像处理领域，该方法包括：构造训练数据集，所述数据集包括多对红外和可见光图片，对其进行预处理；构建图像融合网络，所述融合网络包括特征提取部分和融合图像重构部分，特征提取部分包括Transformer分支和卷积分支，分别由三个不同层次的Transformer模块和卷积模块组成，两个分支之间通过互补特征增强模块形成交互；构建损失函数，将预处理后的红外和可见光图像在通道维度上拼接并传递给构建的网络，进行训练。与现有方法相比，该方法能显著提高融合图像的信息丰富度和视觉质量，适用于视频监控、行人检测和物体跟踪等领域。
主权项：1.一种基于卷积和Transformer协同的红外与可见光图像的融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构造训练数据集，所述数据集包括多对红外和可见光图片，对其进行预处理；步骤2、构建图像融合网络，所述融合网络包括特征提取部分和融合图像重构部分，所述特征提取部分包括Transformer分支和卷积分支，分别由三个不同层次的Transformer模块和卷积模块组成，Transformer分支和卷积分支之间通过互补特征增强模块形成交互；步骤3、构建损失函数，将步骤1预处理后的红外和可见光图像在通道维度上拼接并传递给步骤2构建的融合网络，进行训练，获得融合图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于卷积和Transformer协同的红外与可见光图像的融合方法
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