一种基于可见光与红外图像融合的目标检测方法.pdf
一吃****成益
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本发明公开一种基于可见光与红外图像融合的目标检测方法,建立实验数据集,包括可见光图像数据集和红外图像数据集;使用YOLOv4算法作为基础网络对可见光图像和红外图像分别进行检测;通过D‑S证据理论决策级加权融合的方式对可见光图像和红外图像中同时准确检测到的目标的检测框位置进行融合,从而得到融合图像中对应目标的准确检测框位置。本发明结合红外图像和可见光二者的特征,弥补了各自的缺点实现特征的互补;对可见光图像和红外图像的检测结果进行融合,并将融合后的检测结果作为对应的融合图像中目标的检测结果,从而实现对融合图像
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本发明提供一种红外可见光融合图像的实时目标检测方法。本发明用DenseFuse融合模型对全局照度较高的可见光图像与红外图像进行融合,而对于全局照度较低的可见光图像进行了筛选,仅输出红外图像,减少恶劣环境下,可见光图像对融合的干扰。本发明使用了模型压缩与并行方法,极大的加速了融合检测的整体速度,实现了真正的实时检测。
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本发明公开一种基于ResNet的红外与可见光图像融合方法,包括:将源图分解成基础部分和细节部分,基础部分使用平均权重策略进行融合,生成新的基础部分;使用ResNet152对细节部分进行特征提取,得到多个特征层,对特征层分别进行L1正则化、卷积运算、双线性插值上采样和最大选择策略得到最大权重层,由最大权重层和细节部分相乘得到新的细节部分;最后由新的基础部分和细节部分对图像进行重建;该方法在保留图像显著特征的同时使融合图像获得了更多的纹理信息,且有效降低了伪影和噪声。
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添加副标题目录PART01PART02图像退化原因退化模型建立退化参数估计退化模型验证PART03图像融合基本原理融合方法分类基于退化模型的红外与可见光图像融合算法融合效果评价PART04实验数据来源与预处理实验参数设置实验过程与结果结果分析PART05本文工作总结本文工作亮点与贡献未来研究方向感谢您的观看