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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种可见光图像与SAR图像的融合方法，包括如下步骤：S1：基于引入LT模型和Dropkey机制的Transformer网络以及引入CBAM模块的CNN网络构建融合网络；S2：将训练集的可见光图像和SAR图像输入编码器，提取全局特征和局部特征；S3：对两个图像的全局特征进行融合拼接，将拼接后的特征分别与各个图像的局部特征输入解码器，重构出原图像；S4：将训练集的可见光图像和SAR图像输入经过步骤S3训练的编码器，提取全局特征和局部特征；S5：分别对两个图像的全局特征以及局部特征进行融合拼接，将拼接后的全局特征和局部特征输入解码器，重构出融合图像；S6：将待融合的可见光图像和SAR图像输入经过上述步骤训练所得到的融合模型，得到融合后的图像。本发明引入了一个具有双分支残差结构的Transformer‑CNN特征提取器用于图像融合，提高了图像处理性能。
主权项：1.一种可见光图像与SAR图像的融合方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：基于引入LT模型和Dropkey机制的Transformer网络以及引入CBAM模块的CNN网络构建融合网络；S2：将训练集的可见光图像和SAR图像输入编码器，分别提取各自对应的全局特征和局部特征；S3：对可见光图像的全局特征与SAR图像的全局特征进行融合拼接，将拼接后的全局特征分别与可见光图像的局部特征和SAR图像的局部特征输入解码器，重构出原图像；S4：将训练集的可见光图像和SAR图像输入经过步骤S3训练的编码器，分别提取各自对应的全局特征和局部特征；S5：对可见光图像的全局特征与SAR图像的全局特征进行融合拼接，对可见光图像的局部特征与SAR图像的局部特征进行融合拼接，将拼接后的全局特征和拼接后的局部特征输入解码器，重构出融合图像；S6：将待融合的可见光图像和SAR图像输入经过上述步骤训练所得到的融合模型，得到融合后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种可见光图像与SAR图像的融合方法
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