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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：一种基于可见光与红外图像多源特征的模态信息融合方法，属于多模态信息融合领域。首先，将可见光图像和红外图像输入多尺度特征提取器进行特征提取；其次，将提取得到的两种模态特征映射输入融合器进行特征融合；最后，将融合后的特征映射输入特征重建器进行特征重整，最终生成融合图像。本发明的多尺度特征提取器能够同时捕捉两个模态图像的局部和全局特征；通过专门设计的融合策略充分整合和利用多尺度特征提取器提取的多尺度特征映射，实现两个模态特征的高效融合，显著增强图像融合效果；通过多尺度特征提取、特征融合和特征重整实现对可见光图像和红外图像的充分融合。本发明充分利用红外模态的热目标显著性和可见光模态的细节丰富性，克服单一模态的局限性，提供更加丰富和准确的图像信息。
主权项：1.一种基于可见光与红外图像多源特征的模态信息融合方法，其特征在于，所述的模态信息融合方法针对可见光图像和红外图像设计一种图像融合模型，该图像融合模型包括多尺度特征提取器、融合器、特征重建器；首先，将原始可见光图像、红外图像输入多尺度特征提取器进行特征提取得到两种模态特征图，所述多尺度特征提取器包含四个非局部多尺度特征提取层，对可见光图像、红外图像分别同时捕获局部和全局特征；其次，将提取得到的两种模态特征图输入融合器进行特征融合，所述融合器针对所提取的可见光和红外多尺度特征图设计融合策略，实现两个模态的多尺度特征的自适应融合；最后，将融合后的特征映射输入特征重建器进行特征重整，通过特征重建解码生成的过程，得到融合后的图像，并对图像融合模型进行训练，为优化训练设计损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于可见光与红外图像多源特征的模态信息融合方法
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