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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明提出了一种基于卷积神经网络的红外可见光图像融合的方法。本发明提出了一个端到端的红外可见光图像融合框架，利用强度损失、纹理损失保留红外光图像中的突出目标和可见光图像中的纹理细节，同时在融合框架中引入语义损失和目标检测损失，为多模态图像融合网络的优化提供任务相关信息的指导。本发明通过预训练的目标检测损失模块提供目标检测损失；并在网络图像重建环境每一个卷积层之后加入了一个注意力机制模块，它可以在降低模型复杂度的同时保持提取通道注意力的性能。本发明可以整合处理来自不同源图像的互补与冗余信息，以创建相比于单幅源图像能对场景做出更好描述的复合图像，该图像不仅包含显著的目标和丰富的纹理细节，而且有利于一些视觉任务的处理，譬如目标识别、语义分割等。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的红外可见光图像融合的方法，步骤如下：步骤1，将经过配准的红外图像和可见光图像整理为图像数据集，用于训练。步骤2，将图像数据集放入图像融合网络，在损失函数的指导下进行第一阶段的特征提取、特征融合、图像重建获取融合图像，生成指导图像融合的网络权重文件。并将融合图像作为输入送进语义分割网络中，对语义分割网络进行第一阶段的训练，生成指导语义分割的网络权重文件。步骤3，图像融合网络和语义分割网络在步骤2获得的权重文件的基础上继续进行联立训练，进一步优化图像融合网络的融合能力，联立训练共计3个阶段。步骤4，用最终训练的图像融合网络来完成红外可见光图像的融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于卷积神经网络的红外可见光图像融合的方法
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