[发明专利]基于卷积神经网络和区域能量的红外与可见光图像频域融合方法在审
| 申请号： | 202111127525.8 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113822833A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 王传云;杨国伟;孙冬冬;张亚娟;王尔申;李照奎;李梓维;马晓宁 | 申请（专利权）人： | 沈阳航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/168;G06T7/40;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙) 21229 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 110136 辽宁省沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络和区域能量的红外与可见光图像频域融合方法，首先，对可见光图像和红外图像进行高低频分解，之后，分别对分解后得到的高频分量和低频分量融合，得到融合后的高频分量和低频分量，最后，对融合后的高频分量及融合后的低频分量进行与分解步骤对应的逆变换，即可获得融合后的图像。该方法中，利用卷积神经网络对高频分量融合能提高融合质量，增加图像中前景目标与背景的对比度，丰富前景目标的特征信息；利用区域能量对低频分量融合可充分发挥可见光图像描绘前景目标与背景的纹理细节信息方面的优势，使融合后的图像信息更加丰富，最终可获得前景目标与背景对比度高、纹理细节信息丰富的融合图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 区域 能量 红外 可见光 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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