一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法技术

本发明专利技术公开了一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，应用于图像处理技术领域，包括：获取配准后的红外和可见光图像以及红外和可见光图像的临时融合GT图像，并进行图像预处理；构建轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合网络模型，并输入预处理后的图像进行训练，根据包括像素级损失、结构级损失、区域级损失以及权重级损失在内的多维度损失约束更新迭代训练模型；输入待融合的红外和可见光图像至更新迭代后的训练模型，得到图像融合结果。本发明专利技术有效提升了红外可见光图像的融合质量与效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，更具体的说是涉及一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法。

技术介绍

1、近年来，随着红外技术的迅猛发展以及价格成本的下降，红外相机在很多领域得到了广泛的应用。红外技术依据物体的热辐射来捕捉信息，能够不受光照的影响，但却会造成物体的颜色、纹理细节缺失，对一些计算视觉存在着限制。而可见光相机则能够很好的捕获物体的颜色、细节纹理，但却受环境的影响。因此，如何把红外和可见光的优势互补融合，突出目标的热辐射信息和保留目标的颜色、细节纹理信息是当前研究的热点和难点。

2、目前，基于红外和可见光图像融合分为两种，传统图像融合方法和深度学习图像融合方法。传统的图像融合方法包括空间域、变换域、稀疏表示和多尺度变换方法，通过分别提取基础层和细节层来融合红外和可见光图像，其速度相比于深度学习的图像融合方法快，非常适合实时部署，但传统的图像融合方法依赖于人工设计对应的融合规则，一旦环境变化，会导致提取的特征表现力较差，效果不理想，鲁棒性差。基于深度学习的图像融合方法分为卷积神经网络方法、生成对抗网络方法和自编码器方法，其可以通过大量的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，其特征在于，步骤1中，基于图像融合方法TIF，对配准后的所述红外和可见光图像生成临时融合GT图像。

3.根据权利要求1所述的一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，其特征在于，步骤1中，所述图像预处理，具体为：将所述红外和可见光图像以及所述临时融合GT图像转成只包含亮度信息的灰度图，并缩放到固定的大小[H,H]；其中，[H,H]表示缩放后的图像为像素高度和像素宽度相等，且均为H的正方形。</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，其特征在于，步骤1中，基于图像融合方法tif，对配准后的所述红外和可见光图像生成临时融合gt图像。

3.根据权利要求1所述的一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，其特征在于，步骤1中，所述图像预处理，具体为：将所述红外和可见光图像以及所述临时融合gt图像转成只包含亮度信息的灰度图，并缩放到固定的大小[h,h]；其中，[h,h]表示缩放后的图像为像素高度和像素宽度相等，且均为h的正方形。

4.根据权利要求1所述的一种轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合方法，其特征在于，步骤2中，所述轻量级的端到端的红外可见光自适应图像融合网络模型，包括：浅层特征提取、深层特征提取以及融合图像输出；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓熊狮，林景洲，郭奇锋，张齐宁，
申请(专利权)人：深圳深知未来智能有限公司，
类型：发明
国别省市：