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摘要：本申请公开了一种基于多支路融合策略卷积自编码器的彩绘文物真彩色图像融合方法，包括：获取隐含信息图像‑真彩色图像数据，并对图像数据进行预处理，构建一个用于训练图像融合网络的数据集，该数据集中包含成对的隐含信息图像和真彩色图像；构建一个基于多支路融合策略卷积自编码器的图像融合网络模型中，图像融合网络模型包括多支路注意力融合模块和多尺度特征增强模块；通过解码器输出最终的融合结果。本申请基于深度学习图像融合方法，引入多支路融合策略，解决了彩绘文物真彩色图像隐含信息缺少色彩信息并且缺少真彩色图像中纹理细节的问题，且通过各融合支路进行分支支路特征融合，最后融合成质量高的图像。
主权项：1.一种基于多支路融合策略卷积自编码器的彩绘文物真彩色图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取隐含信息图像-真彩色图像数据，并对图像数据进行预处理，构建一个用于训练图像融合网络的数据集，该数据集中包含成对的隐含信息图像和真彩色图像；2构建一个基于多支路融合策略卷积自编码器的图像融合网络模型中，所述图像融合网络模型包括多支路注意力融合模块和多尺度特征增强模块，所述图像融合网络模型用于输入隐含信息图像和真彩色图像，通过多支路注意力融合模块进行隐含信息图像与真彩色图像的特征互补、突出信息，以及通过所述多尺度特征增强模块增强图像特征的对比度、提高图像的质量，得到初步融合后的图像特征，最后将初步融合后的图像特征送入多尺度特征增强模块，进一步提高和增强融合特征的细节；3通过解码器输出最终的融合结果。
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百度查询： 西北大学 一种基于多支路融合策略卷积自编码器的彩绘文物真彩色图像融合方法
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