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申请/专利权人：武汉深感科技有限公司
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196583A
主分类号：G06V10/80
分类号：G06V10/80;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提供一种双光图像融合方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括：获取双光图像，包括可见光图像和红外图像；构建深度学习网络模型并预训练，深度学习网络模型包括特征提取模块、特征筛选模块、第一融合模块、第二融合模块和重建模块；将双光图像输入深度学习网络模型中，利用特征提取模块提取得到第一可见光特征和第一红外特征；根据特征筛选模块对第一可见光特征和第一红外特征分别进行筛选，得到第二可见光特征和第二红外特征；采用第一融合模块对第二可见光特征和第二红外特征进行内融合，得到第三可见光特征和第三红外特征；根据第二融合模块对第三可见光特征和第三红外特征进行外融合，得到融合特征；将融合特征输入重建模块进行映射和重建，得到最终的融合图像。本发明能够充分挖掘和利用可见光图像和红外图像的互补信息，生成包含更多场景细节和目标信息的高质量融合图像。
主权项：1.一种双光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取双光图像，包括可见光图像和红外图像；S2：构建深度学习网络模型并预训练，深度学习网络模型包括特征提取模块、特征筛选模块、第一融合模块、第二融合模块和重建模块；S3：将双光图像输入深度学习网络模型中，利用特征提取模块提取得到第一可见光特征和第一红外特征；S4：根据特征筛选模块对第一可见光特征和第一红外特征分别进行筛选，得到第二可见光特征和第二红外特征；S5：采用第一融合模块对第二可见光特征和第二红外特征进行内融合，得到第三可见光特征和第三红外特征；S6：根据第二融合模块对第三可见光特征和第三红外特征进行外融合，得到融合特征；S7：将融合特征输入重建模块进行映射和重建，得到最终的融合图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉深感科技有限公司 一种双光图像融合方法及系统
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