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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

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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,兼顾局部与全局信息,提升融合图像整体视觉效果;利用多模式自适应融合策略,保留图像多模式特征信息,提高融合图像的质量。