[发明专利]一种基于统一多尺度密集连接网络的红外与可见光图像融合方法有效
| 申请号： | 202110337783.2 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113139585B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 王志社;王君尧;武圆圆;陈彦林;邵文禹 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人： | 朱源 |
| 地址： | 030024*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于统一多尺度密集连接网络的红外与可见光图像融合方法。该方法具体包括以下步骤：（1）构建多尺度密集连接特征编码子网络。特征编码子网络提取两类图像的多尺度深度特征；（2）设计正则化双注意力融合层。采用空间和通道正则化注意力模块，对多尺度深度特征进行增强和合并得到最终的融合特征；（3）构建多尺度密集连接特征解码子网络。特征解码子网络重构最终的融合特征得到融合图像。本发明克服了现有深度学习融合方法不能有效提取源图像的多尺度深度特征，不能有效对多尺度深度特征进行增强，从而导致融合图像中目标亮度降低和纹理细节信息丢失的问题，可应用于在遥感探测、医疗诊断、智能驾驶、安全监控等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 统一 尺度 密集 连接 网络 红外 可见光 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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