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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于空间域和频域信息的红外和可见光图像轻量融合方法，包括：将红外和可见光图像作为输入，经过模型各模块处理后，生成具有显著热目标和丰富背景纹理的融合图像。本发明的方法主要分为空间域和频域两个分支，其中空间域分支将原始红外和可见光图像细化以提升不同模态的图像语义表征，而频域分支主要进行图像的频域融合。最后，两个分支的输出被拼接在一起并输入到由多个卷积层构成的融合模块中，由该模块输出最终的融合图像。本发明基于并行处理结构，以充分提取频域和空间域中两种模态的有效信息，从而生成质量良好的融合图像，整体流程简洁，具有出色的推理效率，可作为下游视觉任务的预处理模块并提升下游视觉任务的性能。
主权项：1.一种基于空间域和频域信息的红外和可见光图像轻量融合方法，其特征在于：包括如下步骤：源图像对获取步骤：获取同一目标的红外图像和可见光图像的源图像对；将所述红外图像和可见光图像均输入到空间域分支和频域分支中，两分支对源图像对进行并行处理；空间域分支处理步骤：对所述源图像对分别进行特征提取，获得红外特征图和可见光特征图；将所述红外特征图和可见光特征图分别输入到两个三分支结构中，所述三分支结构分别用于提取当前源图像的梯度信息、抑制冗余信息，以及提取另一源图像的互补信息，分别获得两个模态的三分支结构处理结果；将所述两个模态的三分支结构处理结果进行逐元素相加，得到两个模态的空间域分支的输出；频域分支处理步骤：通过快速傅里叶变换将所述源图像对从空间域转换到频域，获得频域图像对；对所述频域图像对分别计算幅值和相位；将两个模态的幅值沿通道维度拼接后进行幅值融合，获得幅值融合结果，以及将两个模态的相位沿通道维度拼接后进行相位融合，获得相位融合结果；通过逆傅里叶变换，将所述幅值融合结果和所述相位融合结果转换回空间域，获得空间域输出；对所述空间域输出进行增强后，对增强结果进行细化与重建，得到频域分支的输出；频域和空间域融合：将所述空间域分支的输出和所述频域分支的输出沿通道维度拼接后，进行特征融合，得到最终的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于空间域和频域信息的红外和可见光图像轻量融合方法
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