【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种融合方法，更具体的说是涉及一种基于扩散模型的多波段图像融合方法。
技术介绍
1、随着数字图像处理和计算机视觉的迅速发展，图像融合成为一项重要的研究领域。图像融合技术能够将来自不同传感器、不同视角或不同时间的图像信息融合成一幅更具信息丰富度和视觉感知度的图像，目标在于帮助人们更加快速、准确、高效地分析多种类型的图像。这项技术广泛应用于航空航天、医学影像、军事侦查、遥感图像分析、计算机视觉等领域。根据成像设备和应用场景的不同，图像融合分为数字摄影图像融合、多模态图像融合和锐化融合等多种类型。其中多模态指的是来自不同传感器或不同模态的图像。传感器可以是不同类型的成像设备，如红外相机、可见光相机、雷达等。而模态则指的是不同的数据表示方式或特征表达方式。在多模态图像融合中，通常会融合两种或更多种不同模态的图像，以获取更全面、更准确的信息。
2、红外和可见光图像的特征往往存在信息互补性和时空相关性。可见光图像通常包含丰富的纹理细节信息，但容易受到极端拍摄环境和遮挡物的影响，失去场景中的目标；相反，红外传感器通过检测物体...
【技术保护点】
1.一种基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：所述步骤一中对数据进行处理的方式如下：首先，将RGB-T234数据集中的图像数据对进行拉普拉斯金字塔变换，得到不同分辨率的子图，然后，将两个图像在每个尺度下的子图进行加权融合，最后通过逆变换将每个尺度的融合结果合并和重建，形成最终的融合结果，将最终的融合结果图作为深度融合模型训练的标签样本。
3.根据权利要求2所述的基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：所述步骤二训练基于扩散模型的多波段图像融合模型的具体步
【技术特征摘要】
1.一种基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：所述步骤一中对数据进行处理的方式如下：首先，将rgb-t234数据集中的图像数据对进行拉普拉斯金字塔变换，得到不同分辨率的子图，然后，将两个图像在每个尺度下的子图进行加权融合，最后通过逆变换将每个尺度的融合结果合并和重建，形成最终的融合结果，将最终的融合结果图作为深度融合模型训练的标签样本。
3.根据权利要求2所述的基于扩散模型的多波段图像融合方法，其特征在于：所述步骤二训练基于扩散模型的多波段图像融合模型的具体步骤如下：
4.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴建华，潘晓华，陈晋音，沈诗婧，苏蒙蒙，
申请(专利权)人：中共浙江省委党校浙江行政学院，
类型：发明
国别省市：
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