[发明专利]图像生成方法和融合成像系统

权利要求书

1.一种图像生成方法，包括：

获取第一图像和第二图像，所述第一图像为单光子相机采集的目标场景的三维图像，所述第二图像为红外相机采集的所述目标场景的灰度图像；

利用目标图像生成模型对所述第一图像进行特征提取，生成第一特征数据；

利用所述目标图像生成模型对所述第一图像进行相似度分析，生成第二特征数据；

将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征整合，生成深度图像；

将所述深度图像和所述第二图像进行融合，生成目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用目标图像生成模型对所述第一图像进行特征提取，生成第一特征数据，包括：

降低所述第一图像的分辨率，生成中间图像；

对所述中间图像进行分割，生成多个分割图像；

利用目标图像生成模型对相邻的所述分割图像进行相似度分析，生成第一特征数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述中间图像包括多个中间像素点，所述利用所述目标图像生成模型对所述第一图像进行相似度分析，生成第二特征数据，包括：

确定每个所述中间像素点的像素特征；

针对任意两个所述像素特征，利用所述目标图像生成模型进行相似度分析，生成中间特征数据；

基于多个所述中间特征数据得到第二特征数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征整合，生成深度图像，包括：

将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行特征整合，生成深度数据；

基于所述深度数据进行图像重构，生成深度图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标图像生成模型是通过如下方法训练的：

对训练图像中多个初始像素点进行筛选，得到去噪图像，所述训练图像为单光子相机采集的真实图像；

将所述去噪图像输入前向成像模型中，输出测试数据集；

将所述测试数据集输入初始图像生成模型中，输出预测图像；

确定所述预测图像和所述训练图像之间的差异值；

将所述差异值输入所述初始图像生成模型的损失函数中，输出损失值；

基于所述损失值对所述初始图像生成模型进行训练，得到所述目标图像生成模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对训练图像进行去噪，得到去噪图像，包括：

基于多个所述初始像素点的光子响应时间，生成底噪曲线；

基于所述底噪曲线对所述初始像素点进行初筛，得到初筛图像，所述初筛图像中包括多个初筛像素点；

确定每个所述初筛像素点的响应区域，所述响应区域中包括初筛像素点和多个对比像素点；

基于对比响应时间对所述初筛像素点进行细筛，得到所述去噪图像，所述对比响应时间为每个所述对比像素点对应的光子响应时间。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述底噪曲线对所述初始像素点进行初筛，得到初筛图像，包括：

基于所述底噪曲线确定每个所述初始像素点的底噪水平；

基于所述底噪水平确定每个所述初始像素点对应的响应强度；

筛选所述初始像素点中光子响应时间大于所述响应强度的像素点，得到所述初筛图像。

8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述差异值包括预测差异值、预测锐利值和预测连续值，所述确定所述预测图像和所述训练图像之间的差异值，包括：

基于真实像素点与所述预测图像中的预测像素点的比值确定预测差异值，所述真实像素点为所述训练图像中与所述预测像素点对应的像素点；

基于所述真实像素点和所述预测像素点的差值确定所述预测锐利值；

基于所述预测像素点和与所述预测像素点相邻的连续像素点确定预测连续值。