[发明专利]一种红外和可见光图像融合方法在审
| 申请号： | 201811570632.6 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109447936A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 余南南;卜伟;黄欢;胡福年 | 申请（专利权）人： | 江苏师范大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 康燕文 |
| 地址： | 221116 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种红外和可见光图像融合方法，首先，构建可见光和红外图像数据库，确定卷积神经网络结构，构建卷积神经网络基本单元；其次，应用可见光和红外图像数据库通过迁移训练对GoogLeNet进行训练；然后，将融合图像分别和原图像的损失函数以及正则项相加作为目标函数，进行融合网络的训练；最后，输入待融合的可见光及红外图像得到最终的融合图像。本发明将图像融合分为融合网络和评价网络，根据感知损失函数确定目标函数，采用随机梯度下降法更新融合网络中参数，获得最优的融合图像，相比于现有的深度学习融合算法，融合效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 可见光 融合图像 融合网络 红外图像数据库 融合 可见光图像 目标函数 损失函数 构建 随机梯度下降法 卷积神经网络 神经网络结构 红外图像 基本单元 融合算法 图像融合 原图像 卷积 感知 相加 迁移 更新 应用 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种红外和可见光图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)构建可见光和红外图像数据库，确定卷积神经网络结构，构建卷积神经网络基本单元；(2)应用可见光和红外图像数据库通过迁移训练对GoogLeNet进行训练；(3)将融合图像分别和原图像的损失函数以及正则项相加作为目标函数，进行融合网络的训练；(4)输入待融合的可见光及红外图像得到最终的融合图像。
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