[发明专利]基于全变分深度学习的图像融合方法及其应用与系统在审
| 申请号： | 202010138279.5 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111353966A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 谢春芝;高志升 | 申请（专利权）人： | 西华大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/40 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 宋红宾 |
| 地址： | 610039 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全变分深度学习的图像融合方法及其应用与系统，其中所述融合方法以源图像和/或预融合图像特征值作为输入，以经全变分模型获得的优化目标函数作为损失函数，通过卷积神经网络得到融合图像。本发明可用于红外图像与可见光图像的融合中，是一种通用的、非局部最优化的、可用于非凸函数优化的图像融合方法，具有较强的鲁棒性，在客观评价指标和融合图像的视觉效果两个方面显著优于当前先进的图像融合方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 全变分 深度 学习 图像 融合 方法 及其 应用 系统 | ||
【主权项】：
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