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一种基于深度学习的无监督图像融合方法

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一种基于深度学习的无监督图像融合方法，包括如下步骤：获取可见光和红外图像，并利用计算机对图像进行预处理，构建一个用于训练图像融合网络的数据集，数据集中包含成对的红外和可见光图像；构造一个轻量级的深度卷积神经网络，网络可以实现将输入的可见光和红外图像进行加权融合和解码还原；构造一个混合损失函数，混合损失函数包括图像的生成损失和结构损失，利用该混合损失函数训练深度卷积神经网络，获得深度图像融合网络模型参数；模型学习完毕后，去掉解码网络，即可利用该网络输入可见光和红外图像，网络的输出即为融合之后的图像。本发明实现了轻量级的图像融合方法，在有限计算资源的移动设备和嵌入式设备中能够达到高质量的融合效果。

著录项

  • 公开/公告号CN109919887B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军陆军工程大学;

    申请/专利号CN201910137041.8

  • 发明设计人 李阳;王继霄;苗壮;王家宝;张睿;卢继荣;

    申请日2019-02-25

  • 分类号G06T5/50(20060101);

  • 代理机构32252 南京钟山专利代理有限公司;

  • 代理人上官凤栖

  • 地址 210007 江苏省南京市秦淮区海福巷1号

  • 入库时间 2022-08-23 11:59:12

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