图像生成方法和融合成像系统技术方案

本公开提供了图像生成方法和融合成像系统，可以应用于图像处理技术领域。该方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像为单光子相机采集的目标场景的三维图像，第二图像为红外相机采集的目标场景的灰度图像；利用目标图像生成模型对第一图像进行特征提取，生成第一特征数据；利用目标图像生成模型对第一图像进行相似度分析，生成第二特征数据；将第一特征数据和第二特征数据进行特征整合，生成深度图像；将深度图像和第二图像进行融合，生成目标图像。图像。图像。

【技术实现步骤摘要】
图像生成方法和融合成像系统


[0001]本公开涉及图像处理
，更具体地，涉及一种图像生成方法、融合成像系统、存储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]近年来，单光子探测技术蓬勃发展，可以对微弱的光信号进行高精度的时间测量。单光子成像雷达将单光子探测技术与传统激光成像雷达结合，可利用极其微弱的回波信号对目标场景进行高精度的三维成像。
[0003]在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：在一些特殊环境下，例如夜间或者雾天，单光子成像雷达成像分辨率较低，大视场成像时会损失目标场景的细节，只能得到较为粗糙的目标场景三维图像。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开实施例提供了一种图像生成方法、融合成像系统、存储介质和程序产品。
[0005]本公开实施例的一个方面提供了一种图像生成方法，包括：获取第一图像和第二图像，上述第一图像为单光子相机采集的目标场景的三维图像，上述第二图像为红外相机采集的上述目标场景的灰度图像；利用目标图像生成模型对上述第一图像进行特征提取，生成第一特征数据；利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，包括：获取第一图像和第二图像，所述第一图像为单光子相机采集的目标场景的三维图像，所述第二图像为红外相机采集的所述目标场景的灰度图像；利用目标图像生成模型对所述第一图像进行特征提取，生成第一特征数据；利用所述目标图像生成模型对所述第一图像进行相似度分析，生成第二特征数据；将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征整合，生成深度图像；将所述深度图像和所述第二图像进行融合，生成目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用目标图像生成模型对所述第一图像进行特征提取，生成第一特征数据，包括：降低所述第一图像的分辨率，生成中间图像；对所述中间图像进行分割，生成多个分割图像；利用目标图像生成模型对相邻的所述分割图像进行相似度分析，生成第一特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述中间图像包括多个中间像素点，所述利用所述目标图像生成模型对所述第一图像进行相似度分析，生成第二特征数据，包括：确定每个所述中间像素点的像素特征；针对任意两个所述像素特征，利用所述目标图像生成模型进行相似度分析，生成中间特征数据；基于多个所述中间特征数据得到第二特征数据。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征整合，生成深度图像，包括：将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征整合，生成深度数据；基于所述深度数据进行图像重构，生成深度图像。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标图像生成模型是通过如下方法训练的：对训练图像中多个初始像素点进行筛选，得到去噪图像，所述训练图像为单光子相机采集的真实图像；将所述去噪图像输入前向成像模型中，输出测试数据集；将所述测试数据集输入初始图像生成模型中，输出预测图像；确定所述预测图像和所述训练图像之间的差异值；将所述差异值输入所述初始图像生成模型的损失函数中，输出损失值；基于所述损失值对所述初始图像生成模型进行训练，得到所述目标图像生成模型。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对训练图像进行去噪，得到去噪图像，包括：基...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐飞虎，蒋鹏宇，黎正平，潘建伟，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：