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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于红外和可见光图像融合的暗弱目标增强方法，属于图像处理技术领域，具体为：构建扩散模型，训练得到初步训练后扩散模型；获取同一场景下待特征提取的可见光图像和红外光图像，同时输入至初步训练后扩散模型，提取N种维度特征；基于稠密连接网络构建N维特征重构网络；以N种维度特征为N维特征重构网络的输入，基于包含图像强度损失、梯度直方均值损失和色彩损失的损失函数，对初步训练后扩散模型和N维特征重构网络进行训练，得到图像融合模型；获取同一场景下待融合的可见光图像和红外光图像，同时输入至图像融合模型，输出RGB三通道融合图像。本发明保留了异源图像的浅层特征，在暗弱场景下保证了互补信息的融合效果。
主权项：1.一种基于红外和可见光图像融合的暗弱目标增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取由多个图像对构成的图像训练集，各图像对包括同一场景下的可见光图像和红外光图像；S2、构建扩散模型，以图像训练集为输入，对扩散模型进行训练，得到初步训练后扩散模型；S3、获取同一场景下待特征提取的可见光图像和红外光图像，同时输入至初步训练后扩散模型，提取得到N种维度特征；S4、基于稠密连接网络构建N维特征重构网络，包括N×N+12个模块，各模块均包括依次的第一填充层、第一卷积层、第一线性激活层、第二填充层、第二卷积层、第二线性激活层和自注意力层；S5、以S3所得N种维度特征为N维特征重构网络的输入，RGB三通道融合图像为N维特征重构网络的输出，基于包含图像强度损失、梯度直方均值损失和色彩损失的损失函数，共同对初步训练后扩散模型和N维特征重构网络进行训练，将所得训练后扩散模型和训练后N维特征重构网络共同作为图像融合模型；S6、获取同一场景下待融合的可见光图像和红外光图像，同时输入至图像融合模型，输出RGB三通道融合图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于红外和可见光图像融合的暗弱目标增强方法
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