[发明专利]一种基于深度学习的图像融合方法

摘要

本发明涉及图像融合方法，具体为一种基于深度学习的图像融合方法，本方法按如下步骤进行：基于自动编码器利用卷积层构建基本单元；将多个基本单元堆叠起来训练得到深度堆叠神经网络，并采用端对端的方式调整堆叠网络；利用该堆叠网络分解输入图像，得到各自的高频和低频特征映射图，分别利用局部方差取大和区域匹配度合并高频和低频特征映射图；并将高频融合特征映射图和低频融合特征映射图放回最后一层网络，得到最终的融合图像。本方法可以对图像进行自适应分解和重构，融合时只需高频和低频特征映射图各一幅，不需要人工定义滤波器个数和类型，也不需要选择图像的分解层数和滤波方向数，可以极大改善融合算法对先验知识的依赖性。

主权项

一种基于深度学习的图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：构建深度堆叠卷积神经网络基本单元:基本单元由高频子网、低频子网和融合卷积层构成，高频子网、低频子网又分别由三层卷积层构成，其中，第一层卷积层对输入信息进行限制，第二层卷积层对信息进行组合，第三层卷积层再将这些信息合并为映射图，先对基本单元进行训练，再将多个基本单元堆叠起来采用端对端的方式训练得到深度堆叠神经网络；利用该堆叠神经网络分别分解输入图像，在最后一个基本单元的第三层卷积层分别得到各自的高频和低频特征映射图，利用局部方差取大得到融合后的高频特征映射图，利用区域匹配度得到融合后的低频特征映射图；将高频特征映射图和低频特征映射图放回最后一个基本单元的融合卷积层，得到最终的融合图像。