[发明专利]一种图像融合方法及设备

权利要求书

1.一种图像融合方法，其特征在于，包括：

获取待处理的目标源图像；所述目标源图像包括同一场景对应的待处理的目标黑白源图像和待处理的目标彩色源图像；

将所述目标源图像输入到预设的图像融合模型进行处理，得到由所述目标黑白源图像和所述目标彩色源图像融合成的目标彩色图像；其中，所述图像融合模型由样本图像集训练得到，所述样本图像集包括多个样本图像组，所述样本图像组包括同一场景对应的样本黑白源图像、样本彩色源图像和样本彩色参照图像，在训练过程中，所述图像融合模型的输入为所述样本图像组，所述图像融合模型的输出为由所述样本黑白源图像和所述样本彩色源图像融合成的彩色图像。

2.如权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于，所述获取待处理的目标源图像，包括：

获取同一场景对应的初始目标黑白源图像和初始目标彩色源图像；

对所述初始目标黑白源图像和所述初始目标彩色源图像进行校准，得到待处理的目标黑白源图像和待处理的目标彩色源图像。

3.如权利要求1-2任一项所述的图像融合方法，其特征在于，在将所述目标源图像输入到预设的图像融合模型进行处理，得到由所述目标黑白源图像和所述目标彩色源图像融合成的目标彩色图像之前，还包括：

获取训练样本数据，基于所述训练样本数据获取样本图像集；

通过对抗生成网络对所述样本图像集进行训练，得到预设的图像融合模型；所述对抗生成网络包括生成器网络和判别器网络。

4.如权利要求3所述的图像融合方法，其特征在于，所述获取训练样本数据，基于所述训练样本数据获取样本图像集，包括：

获取同一场景的第一分辨率黑白源图像和第一分辨彩色图像；

将所述第一分辨彩色图像进行下采样处理，获取彩色源图像；

将同一场景对应的所述黑白源图像、所述第一分辨彩色参照图像和所述彩色源图像标记为一组样本图像组。

5.如权利要求3所述的图像融合方法，其特征在于，所述通过对抗生成网络对所述样本图像集进行训练，得到预设的图像融合模型，包括：

分别将不同场景各自对应的所述样本黑白源图像和所述样本彩色源图像输入至所述生成器网络进行训练，得到样本融合图像；

将所述样本融合图像与所述第一分辨彩色图像输入所述判别器网络，得到判别结果；

当所述判别器网络与所述生成器网络在协同训练过程中满足预设的停止训练条件时，停止训练，将当前的所述生成器网络作为预设的图像融合模型。

6.一种图像融合装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取待处理的目标源图像；所述目标源图像包括同一场景对应的待处理的目标黑白源图像和待处理的目标彩色源图像；

处理单元，用于将所述目标源图像输入到预设的图像融合模型进行处理，得到由所述目标黑白源图像和所述目标彩色源图像融合成的目标彩色图像；其中，所述图像融合模型由样本图像集训练得到，所述样本图像集包括多个样本图像组，所述样本图像组包括同一场景对应的样本黑白源图像、样本彩色源图像和样本彩色参照图像，在训练过程中，所述图像融合模型的输入为所述样本图像组，所述图像融合模型的输出为由所述样本黑白源图像和所述样本彩色源图像融合成的彩色图像。

7.如权利要求6所述的图像融合装置，其特征在于，所述第一获取单元具体用于：

获取同一场景对应的初始目标黑白源图像和初始目标彩色源图像；

对所述初始目标黑白源图像和所述初始目标彩色源图像进行校准，得到待处理的目标黑白源图像和待处理的目标彩色源图像。

8.如权利要求6所述的图像融合装置，其特征在于，还包括：

第二获取单元，用于获取训练样本数据，基于所述训练样本数据获取样本图像集；

训练单元，用于通过对抗生成网络对所述样本图像集进行训练，得到预设的图像融合模型；所述对抗生成网络包括生成器网络和判别器网络。