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利用FCN提取特征的红外与可见光图像融合方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:2.05 MB | 2021-03-30

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　　基于深度学习的图像融合技术易丢失网络浅层特征信息，难以实现图像的精准识别。提出一种利用全卷积神经网络（FCN）提取特征的红外与可见光图像融合方法。采用非下采样剪切波变换（NSsT）对源图像进行多尺度和多方向分解，生成高频子带和低频子带图像，将高频子带输廴rCN模型提取多尺度特征，并生成高频子带特征映射图，使用最大加权平均算法完成高频子带的融合，同时釆用区域能量和融合策略融合低频子带，对融合后的高频子带和低频子带进行NSST逆变换，得到最终的融合图像。实验结果表明，与GFF、WLS和IFE等方法相比该方法融合图像的主观视觉效果和客观评价指标更好。

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