【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像融合，具体为一种红外与可见光图像融合网络系统及其应用方法。
技术介绍
1、图像融合技术通过将多源图像的信息综合起来，生成一幅新的图像，这种方法在多个领域展现出了其独特的价值。图像融合任务一般包括红外与可见光图像融合、医学图像融合、多曝光图像融合和多聚焦图像融合。多模态图像融合一般分为特征提取、特征融合和特征重构。生成的融合图像不仅信息量更大、细节更丰富，而且具有更强的鲁棒性，它能够提供更全面的场景描述，从而为后续的图像处理和分析任务打下坚实的基础。这种技术特别适用于高级视觉系统，如军事侦察、目标识别、目标追踪和语义分割等。它不仅能有效减少数据的重复性，还能显著提升数据处理的效率和准确性。因此，图像融合在现代视觉任务的预处理阶段扮演着至关重要的角色，为各种应用提供了强有力的支持，推动了相关技术的发展和决策的优化。
2、红外与可见光图像融合是图像处理领域的一个重要课题，在军事和安全领域有着广泛的应用。因为红外图像和可见光图像的实用性，现有的图像融合方法大致可以分为两类，即传统方法和基于深度学习的方法。传统的图像...
【技术保护点】
1.一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：至少包括输入部分、逐像素损失模块、特征提取模块、空间通道协作注意力模块、图像重建模块和感知损失函数；
2.根据权利要求1所述的一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：所述特征提取模块采用双分支策略，所述双分支策略包括第一分支和第二分支；
3.根据权利要求2所述的一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：所述多尺度可分离卷积模块采用三种不同尺寸的卷积核，所述多尺度可分离卷积模块通过Conv2d层执行深度可分离卷积。
4.根据权利要求1所述的一种红外与可见光图像融合网络系统，其...
【技术特征摘要】
1.一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：至少包括输入部分、逐像素损失模块、特征提取模块、空间通道协作注意力模块、图像重建模块和感知损失函数；
2.根据权利要求1所述的一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：所述特征提取模块采用双分支策略，所述双分支策略包括第一分支和第二分支；
3.根据权利要求2所述的一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：所述多尺度可分离卷积模块采用三种不同尺寸的卷积核，所述多尺度可分离卷积模块通过conv2d层执行深度可分离卷积。
4.根据权利要求1所述的一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：所述空间通道协作注意力模块的总体架构包括第一分支、第二分支和第三个分支；
5.一种红外与可见光图像融合网络系统的应用方法，基于上述权利要求1-4任意一项所述的一种红外与可见光图像融合网络系统，其特征在于：至少包括以下...
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