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申请/专利权人:佛山大学
摘要:本申请属于图像处理技术领域,公开了一种轻量级复杂场景图像融合模型和实时图像融合方法,在频域内利用两种模态图像的互补能力来引导网络学习,即使在像素干扰严重的情况下,也能够提取关键的特征信息,同时,采用空间域分支来提高局部细节分辨率,解决频域分析固有的潜在遗漏问题,从而能够在复杂因素干扰下有效捕获不同模态图像的显著像素信息,提高融合图像的质量;此外,模型结构简单,计算效率高,图像处理效率高。
主权项:1.一种轻量级复杂场景图像融合模型,其特征在于,包括第一输入层(1),由第一卷积层(2)、第一ReLU激活函数层(3)和频域融合模块(4)依次连接而成的频域通道,由第二卷积层(5)、第二ReLU激活函数层(6)和空间域融合模块(7)依次连接而成的空间域通道,第三卷积层(8),第三ReLU激活函数层(9)以及第一输出层(10);所述第一输入层(1)用于输入相互配准的红外光图像和可见光图像,所述频域通道的输入端以及所述空间域通道的输入端均与所述第一输入层(1)的输出端连接,所述第三卷积层(8)和所述第三ReLU激活函数层(9)前后连接,所述频域通道的输出和所述空间域通道的输出逐元素相加后输入所述第三卷积层(8),所述第三ReLU激活函数层(9)的输出与所述第一输入层(1)的输出逐元素相加后输入所述第一输出层(10);所述频域融合模块(4)用于对所述第一ReLU激活函数层(3)输出的红外光特征图和可见光特征图进行傅里叶变换得到红外光相位谱、红外光振幅谱、可见光相位谱和可见光振幅谱,利用所述红外光振幅谱引导所述可见光振幅谱进行振幅恢复,并利用所述可见光相位谱引导所述红外光相位谱进行相位恢复,以及利用所述红外光相位谱、所述红外光振幅谱、所述可见光相位谱、所述可见光振幅谱、振幅恢复后的可见光振幅谱以及相位恢复后的红外光相位谱生成频域通道融合特征图;所述空间域融合模块(7)用于对所述第二ReLU激活函数层(6)输出的红外光特征图和可见光特征图进行稀疏特征提取和融合,生成空间域通道融合特征图。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 佛山大学 一种轻量级复杂场景图像融合模型和实时图像融合方法
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