[发明专利]一种自监督学习的多模态图像融合方法及其应用有效
| 申请号： | 202211382245.6 | 申请日： | 2022-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN115511767B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 陈勋;张静;刘爱萍;谢洪涛;谢庆国;钱若兵;张勇东 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T3/40;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自监督学习的多模态图像融合方法及其应用，该方法包括：1、获取大型自然图像数据集并进行预处理，得到随机低分辨图像；2、构建基于Transformer的编码器‑解码器结构的超分辨网络，将随机低分辨图像输入到超分辨网络进行自监督训练，得到优化后的编码器和解码器；3、在优化后的编码器和解码器之间集成融合规则，构建融合模型，以多个模态图像作为输入，输出融合图像。本发明以期能直接从多个模态图像中合成一幅包含所有模态图像重要信息的高质量融合图像，从而能更快捷方便地辅助医生进行临床实践，以及辅助于民用和军用的环境监测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 学习 多模态 图像 融合 方法 及其 应用 | ||
【主权项】：
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