一种基于多模式特征的红外与可见光图像融合方法.pdf
东耀****哥哥
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一种基于多模式特征的红外与可见光图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于多模式特征的红外和可见光图像融合方法,包括:1.提取多模式特征的编码器?解码器网络,2.使用熵、梯度和显著性对多模式特征进行度量并设计自适应loss函数,3.构建嵌入Transformer融合策略的融合权重学习模型,4.将红外图像的显著性图作为label,加入该label作为融合网络优化的区域选择,5.将所述嵌入Transformer融合策略的融合权重学习模型与编码器解码器级联,构建红外与可见光图像融合网络并训练。该方法利用Transformer捕获多尺度特征的全局关联性,兼顾局部与全
一种基于多模式特征的红外与可见光图像融合方法.pdf
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一种红外与可见光图像特征增强融合方法.pdf
本发明涉及一种红外与可见光图像特征增强融合方法,属于图像融合技术领域,包括五个步骤:建立线性关系模型、建立成本函数、提出一种对比度调控因子、求解初始融合结果和红外图像特征信息增强。本发明的融合方法可以有效的结合红外与可见光图像的特征信息,不仅将可见光图像的细节纹理以红外图像的像素强度表现出来,而且改善了可见光图像中隐藏于昏暗光照下的细节纹理的可视化程度,提高了融合结果的质量和视觉保证度,便于后续的目标识别与检测。
基于区域特性的红外与可见光图像融合方法.pdf
本发明属于图像处理技术领域,涉及一种基于区域特性的红外与可见光图像融合方法,包括对红外图像A进行处理得到红外增强图像A1;对场景进行区域划分得区域划分图C,并通过图C对红外增强图像A1、可见光图像B和红外图像A进行区域映射;对可见光图像B、红外图像A、红外增强图像A1分别进行NSCT变换,得到原图像各个子区域的高低频系数;对得到的不同子区域采用不同的融合方法进行融合;对分区域融合后的图像进行NSCT反变换得最终融合图像五个步骤;该基于图像区域特性的红外与可见光图像融合方法,能够避免干扰区域,完整地提取目标
红外图像与可见光图像融合方法.pdf
红外图像与可见光图像融合方法,首先利用鲁棒性主成分分析将源图像进行分解得到源图像的稀疏分量和低秩分量,然后采用基于区域能量的融合方法融合源图像的稀疏分量,采用非下采样轮廓波变换方法对源图像的低秩分量进行尺度变换,得到低通子带和带通子带,采用基于区域能量的融合规则融合低通子带、梯度取大的融合规则融合带通子带,进行逆变换得到融合后的低秩分量。最后通过叠加得到红外图像与可见光图像的融合结果;本发明通过将图像分解为不同的信息并采用合适的方法进行融合,能够使融合图像信息更加丰富,图像效果更好。