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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于显著机制和多层注意感知的偏振和强度图像融合方法，将偏振与强度图像输入密集连接特征提取编码器得到相应的源图像特征，并输入多层递进注意感知融合模块进行图像融合操作，输出融合特征；将偏振图像馈送进偏振显著目标突出机制中，基于强度显著性和空间紧凑性挖掘偏振图像中高亮度的极化显著目标，得到偏振极化目标显著图；对融合特征和偏振极化目标显著图进行拼接操作，将拼接后得到的特征输入到图像重构解码器中，经由多层卷积处理重构得到融合图像，基于深度特征图的损失函数对融合网络进行训练，基于训练好的融合网络进行实时偏振和强度图像融合。可实现理想的偏振极化信息和纹理细节的融合效果，获得高质量的融合图像。
主权项：1.基于显著机制和多层注意感知的偏振和强度图像融合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：获取偏振和强度图像数据集，搭建融合网络，融合网络包括密集连接特征提取编码器、多层递进注意感知融合模块和图像重构解码器；S200：将数据集中的偏振与强度图像同时输入融合网络，经由密集连接特征提取编码器得到相应的偏振图像特征和强度图像特征；S300：将提取得到的偏振图像特征和强度图像特征输入多层递进注意感知融合模块进行图像融合操作，输出经过模块内部三层连续的注意感知引导后的融合特征；S400：将偏振图像馈送进偏振显著目标突出机制中，基于强度显著性和空间紧凑性挖掘偏振图像中高亮度的极化显著目标，得到偏振极化目标显著图；S500：对融合模块输出的融合特征和偏振极化目标显著图进行拼接操作，将拼接后得到的特征输入到图像重构解码器中，经由多层卷积处理重构得到融合图像；S600：基于融合特征、融合图像、偏振图像、强度图像、偏振图像特征和强度图像特征和基于深度特征图的损失函数对融合网络进行训练，当基于深度特征图的损失函数收敛时，得到训练好的融合网络，基于训练好的融合网络进行实时偏振和强度图像融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于显著机制和多层注意感知的偏振和强度图像融合方法
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