【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种融合图像的生成方法及装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
1、随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，尤其是在军事、医学、工业和安全监控等领域。红外和可见光图像融合技术作为其中的重要一环，旨在将不同波段的图像信息进行有效融合，以获得更为丰富和准确的图像信息。红外图像能够在各种复杂光照条件下有效识别目标，尤其是在低光照甚至无光照条件下具有独特的优势，而可见光图像则能够提供丰富的颜色和细节信息。然而，传统的图像融合方法主要依赖于多尺度变换、稀疏表示和显著性检测等数学变换和手工分析，这些方法通常不能充分考虑源图像之间的互信息交互，导致特征提取不完全或信息冗余的问题。
2、近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像融合方法逐渐兴起。这些方法利用深度神经网络的强大特征提取能力，通过学习源图像的特征表示，实现了更高效的图像融合效果。具体来说，深度学习方法通过构建卷积神经网络、自编码器或生成对抗网络等模型，对源图像进行特征提取和融合。这些方法不仅能够提取图像的高层语...
【技术保护点】
1.一种融合图像的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将源图像输入至内容感知模块，以使所述内容感知模块对所述源图像进行增强，并输出增强图像的增强特征信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述增强特征信息输入至多级对比学习自编码器，以使所述多级对比学习自编码器对所述增强图像进行对比和重构，并输出重构图像的重构特征信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述增强特征信息输入至多级对比学习自编码器之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种融合图像的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将源图像输入至内容感知模块，以使所述内容感知模块对所述源图像进行增强，并输出增强图像的增强特征信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述增强特征信息输入至多级对比学习自编码器，以使所述多级对比学习自编码器对所述增强图像进行对比和重构，并输出重构图像的重构特征信息，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述增强特征信息输入至多级对比学习自编码器之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述重构特征信息输入至融合模块中，以使所述融合模块根据所述重构特征信息生成融合...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟欣，伊然，王介昌，葛鎣，李景伟，李凌鑫，张立武，于波，安琪，翟强，张梦楠，孙艳，周洪东，
申请(专利权)人：华能吉林发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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