【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，特别是涉及到一种基于注意力和gan的红外与可见光图像融合方法。
技术介绍
1、图像融合是计算机视觉中的一项重要的图像处理技术。旨在通过使用适当的特征提取方法和融合规则重建出包含源图像的显著特征和互补信息的单个图像。由于红外和可见光图像传感器的硬件特点，在采集图像时，不同的成像方式代表了不同的模态特征。红外图像便于识别热源目标，可见光图像包含丰富的纹理信息。红外与可见光的融合图像兼顾了两个波段传感器的优势，可以清楚地显示热源目标及其背景，在军事侦察、安防监控、遥感监测等领域有着广泛的应用。
2、现有的图像融合方法主要分为两种：一种是基于传统的图像融合方法，另一种是基于深度学习的图像融合方法。传统方法主要包括稀疏表示、多尺度变换和混合融合方法，这些方法将图像分解为不同层级特征或依据图像特征建立稀疏矩阵，然后通过分解结果结合所涉及的融合策略进行图像融合。虽然一定程度上能够保留源图像部分细节和突出目标，但源图像之间的模态差异使得传统方法手工设计越来越复杂，融合性能很难进一步提升，同时计算复杂度高，耗费时间长，...
【技术保护点】
1.一种基于注意力和GAN的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于注意力和GAN的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
3.如权利要求1所述的一种基于注意力和GAN的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力和gan的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于注意力和gan的红外与可见光图像...
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