【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像融合领域，尤其涉及一种红外和可见光图像融合网络。
技术介绍
1、图像和视觉信息在多个领域中占据着至关重要的地位，但单一模态下的图像往往无法提供全面的场景信息。例如：可见光图像，包含细节丰富而且符合人类的视觉习惯，便于直观理解和分析，但成像质量容易受到光照条件、天气状况以及背景复杂度的影响，在低光环境或恶劣气候条件下，图像的质量会显著下降，影响信息的有效获取。相比之下，红外图像具有不受光线和天气变化影响的优点，并且能够突出显示基于温度差异的目标。但是，红外图像通常缺乏色彩信息，背景纹理特征不明显，不适用于特定场景。红外图像和可见光图像的融合，旨在将这两种不同模态图像的信息进行整合，从而弥补单一模态信息表征不足的局限性。通过融合，不仅可以保留红外图像的对比度优势，以增强目标的突出性，还能结合可见光图像的高分辨率特点，确保图像的清晰度和细节呈现。这种融合技术在智能交通监控、无人机灾情检测、安全监控等多个领域有着广泛的应用，为提升系统的性能和可靠性提供了有力支持。
2、传统的图像融合方法一般采用基于稀疏表示(spa...
【技术保护点】
1.一种红外和可见光图像融合网络，其特征在于，包括双分支特征编码单元、融合单元和图像重构单元，所述双分支特征编码单元包括多尺度边缘梯度模块、显著密集残差模块和空间偏置模块，红外和可见光图像经多尺度边缘梯度模块得到增强的纹理特征，所述红外图像经显著密集残差模块得到增强的显著特征，所述增强的纹理特征和所述强的显著特征经空间偏置模块融合全局信息和局部信息，经融合单元处理后的特征输入图像重构单元中，对融合后的特征信息进行重构，输出最终的融合图像。
2.根据权利要求1所述一种红外和可见光图像融合网络，其特征在于，所述显著密集残差模块包括密集网络模块、残差模块和通道注...
【技术特征摘要】
1.一种红外和可见光图像融合网络，其特征在于，包括双分支特征编码单元、融合单元和图像重构单元，所述双分支特征编码单元包括多尺度边缘梯度模块、显著密集残差模块和空间偏置模块，红外和可见光图像经多尺度边缘梯度模块得到增强的纹理特征，所述红外图像经显著密集残差模块得到增强的显著特征，所述增强的纹理特征和所述强的显著特征经空间偏置模块融合全局信息和局部信息，经融合单元处理后的特征输入图像重构单元中，对融合后的特征信息进行重构，输出最终的融合图像。
2.根据权利要求1所述一种红外和可见光图像融合网络，其特征在于，所述显著密集残差模块包括密集网络模块、残差模块和通道注意模块，红外图像通过卷积得到特征，特征输入密集网络模块中，特征复用后得到特征，所述特征通过通道注意模块得到特征。
3.根据权利要求2所述一种红外和可...
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