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摘要：本发明涉及数字图像处理技术领域，提供了一种提升图像细节与纹理的红外与可见光图像融合方法，该方法包括：将原始红外图像和原始可见光图像的特征向量拼接；采用串行的多个残差并行视觉Mamba网络模型对得到的源图像特征进行不同空间尺度的初始特征图提取；将最后一次迭代得到的初始特征图作为基础特征图，采用多通道并行视觉Mamba网络模型识别基础特征图的融合特征信息；将融合特征信息扩展至不同空间尺度的初始特征图中，得到不同空间尺度上的初始融合特征图；将各个空间尺度上的初始融合特征图上采样至原始红外图像的分辨率并生成融合图像；根据融合图像与原始图像的特征损失进行迭代优化。本发明能够显著提升融合图像中的细节清晰度与纹理表现。
主权项：1.一种提升图像细节与纹理的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述方法包括：将从原始红外图像和原始可见光图像中提取的特征向量直接拼接，得到源图像特征；采用串行设置的多个预设的残差并行视觉Mamba网络模型对所述源图像特征多次迭代进行初始特征提取，得到源图像特征的多个在不同空间尺度上的初始特征图；将初始特征提取过程中最后一次迭代得到的初始特征图作为基础特征图，采用预设的多通道并行视觉Mamba网络模型识别所述基础特征图中全局特征信息与局部特征信息之间的融合特征信息；将融合特征信息扩展至不同空间尺度的初始特征图中，得到不同空间尺度上的初始融合特征图；在各个空间尺度上对初始融合特征图进行上采样，使其匹配原始红外图像的分辨率，并通过加权求和的方式整合上采样得到的特征图，生成融合图像；计算所述融合图像与原始红外图像、所述融合图像与原始可见光图像的特征损失，并根据所述特征损失对所述残差并行视觉Mamba网络模型和或多通道并行视觉Mamba网络模型进行迭代优化。
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百度查询： 广州市南沙区北科光子感知技术研究院 北京信息科技大学 一种提升图像细节与纹理的红外与可见光图像融合方法
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