[发明专利]基于残差密集网络和梯度损失的红外光与可见光图像融合方法在审
| 申请号： | 202110913641.6 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113592018A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 周士华;李嘉伟;王宾 | 申请（专利权）人： | 大连大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 毕进 |
| 地址： | 116622 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差密集网络和梯度损失的红外光与可见光图像融合方法，包括：将红外光图像和可见光图像放入预先训练好的VGG‑16网络中进行参数提取，对提取到的特征图值进行标准化和归一化处理得到权重块；再将红外光图像和可见光图像放入网络模型中进行端到端的无监督学习，生成融合图像模型；训练所述融合图像模型，在训练过程中利用损失函数不断进行反向传播迭代，更新学习内容，所述损失函数是基于所述权重块优化梯度；本申请可以在现有的公开红外光和可见光图像数据集上进行融合操作，融合出来的结果可以有效的提取红外光图像边缘信息和可见光图像纹理细节，二者进行结合后形成更符合人眼视觉效果的融合图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 密集 网络 梯度 损失 红外光 可见光 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
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