多尺度分解和八度卷积相结合的红外与可见光图像融合
目的 在基于深度学习的红外与可见光图像融合方法中,多尺度分解是一种提取不同尺度特征的重要方式.针对传统多尺度分解方法里尺度设置粗糙的问题,提出了一种基于八度(octave)卷积的改进图像融合算法.方法 融合方法由4部分组成:编码器、特征增强、融合策略和解码器.首先,使用改进后的编码器获取源图像的多尺度上的低频、次低频和高频特征.这些特征会被从顶层到底层进行强化.其次,将这些特征按照对应的融合策略进行融合.最后,融合后的深度特征由本文设计的解码器重构为信息丰富的融合图像.结果 实验在TNO和RoadScene数据集上与9种图像融合算法进行比较.主观评价方面,所提算法可以充分保留源图像中的有效信息,融合结果也符合人的视觉感知;客观指标方面,在TNO数据集上所提算法在信息熵、标准差、视觉信息保真度、互信息和基于小波变换提取局部特征的特征互信息5个指标上均有最优表现,相较于9种对比方法中最优值分别提升了0.54％,4.14％,5.01％,0.55％,0.68％.在RoadScene数据集上所提算法在信息熵、标准差、视觉信息保真度和互信息4个指标上取得了最优值,相较9种对比方法的最优值分别提升了0.45％,6.13％,7.43％,0.45％,基于小波变换提取局部特征的特征互信息与最优值仅相差0.00205.结论 所提融合方法在主观和客观评估中都取得了优秀的结果,可以有效完成图像融合任务.
图像处理、图像融合、八度卷积、红外图像、可见光图像
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TP391.7(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;高等学校学科创新引智计划111计划
2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共17页
179-195
