【摘 要】
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红外和可见光图像融合在民用监控、灾害检测、军事识别等领域具有举足轻重的作用。然而由于红外图像中的热辐射目标尺度变化大,较为模糊,同时可见光图像受天气、低光照等影响,目标成像质量较差,因此红外和可见光图像融合是一项极具挑战的任务。针对红外热辐射目标尺度不一,可见光目标成像质量变化较大的情况,本文提出基于多尺度分解特征选择的无监督红外和可见光图像融合网络,并创新性提出分量重构、分割约束假设,着手解决融
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红外和可见光图像融合在民用监控、灾害检测、军事识别等领域具有举足轻重的作用。然而由于红外图像中的热辐射目标尺度变化大,较为模糊,同时可见光图像受天气、低光照等影响,目标成像质量较差,因此红外和可见光图像融合是一项极具挑战的任务。针对红外热辐射目标尺度不一,可见光目标成像质量变化较大的情况,本文提出基于多尺度分解特征选择的无监督红外和可见光图像融合网络,并创新性提出分量重构、分割约束假设,着手解决融合过程中红外目标尺度不一、融合图像难以转移源图像信息和保留各自的互补信息等问题。本文的主要内容和创新如下:（1）在基础模型设计方面,使用特征选择模块来对红外图像和可见光图像进行像素级特征融合,同时使用跨尺度特征选择方式融合深层特征,减少细节信息损失。由于该任务没有监督标签,因此本文探究了不同图像内容损失函数和图像结构损失函数对融合结果的影响。（2）本文提出分量重构假设,使用分量重构模块从已融合图像逆重构红外和可见光源图像分量,在测试阶段不引入多余参数量和计算量,融合效果表明通过此模块融合图像可以获得更多的源图像信息。（3）为解决融合图像的红外目标和背景纹理信息保留问题,提出分割指导融合思想,对已融合图像进行后续分割,使用分割损失来约束融合图像具有更好的边缘细节和高亮目标轮廓。在测试阶段不引入多余参数量和计算量,主观视觉效果和客观评价指标得到大幅提升。（4）本文使用的训练集和测试集为不同数据集,通过实验证明了本文算法的有效性和泛化性。直接使用在红外和可见光图像数据集上训练的模型,不需微调即可应用到多焦点图像融合和多曝光图像融合任务上,并取得良好的主观视觉感受。同时本文在TNO数据集和VIFB数据集上对比目前的先进方法,在主观视觉感受和客观评价指标上都位居前列。
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