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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明实施例公开了一种基于可学习频域特征分解的图像融合方法、系统及介质，方法包括：对初始红外可见光图像进行特征提取，获取图像离散信号；通过低频分析向量和高频分析向量构建可学习频域特征分解网络；根据所述可学习频域特征分解网络分解图像离散信号，获取低频分量特征、水平高频分量特征、垂直高频分量特征和对角线高频分量特征；对低频分量特征进行全局特征信息提取，获取可见光与红外光的全局特征；对水平高频分量特征、垂直高频分量特征和对角线高频分量特征进行细节特征信息提取，获取可见光与红外光的三通道细节特征；融合全局特征和三通道细节特征，并结合初始红外可见光图像输出最终的融合图像。本方法的参数量及计算复杂度较低。
主权项：1.一种基于可学习频域特征分解的图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：对初始红外可见光图像进行特征提取，获取图像离散信号；通过低频分析向量和高频分析向量构建可学习频域特征分解网络；根据所述可学习频域特征分解网络分解所述图像离散信号，获取低频分量特征、水平高频分量特征、垂直高频分量特征和对角线高频分量特征；对所述低频分量特征进行全局特征信息提取，获取可见光与红外光的全局特征；对所述水平高频分量特征、垂直高频分量特征和对角线高频分量特征进行细节特征信息提取，获取可见光与红外光的三通道细节特征；融合所述可见光与红外光的全局特征和所述可见光与红外光的三通道细节特征，并结合所述初始红外可见光图像输出最终的融合图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于可学习频域特征分解的图像融合方法、系统及介质
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