【摘 要】
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针对现有基于深度学习的图像融合算法中存在图像特征提取尺度单一、卷积核感受野小、不能有效突出显著特征等问题，本文提出了一种基于含注意力机制的多尺度空洞卷积网络的多聚焦图像融合算法。首先，构造一种多尺度空洞卷积模块，通过不同的扩张率改变卷积的感受野，从而提取源图像中的多尺度特征。此外，在多尺度空洞卷积模块中引入注意力机制，能自适应地选择显著性特征，进一步提高融合性能。本文提出的融合网络包含特征提取、特
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61971237）；
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针对现有基于深度学习的图像融合算法中存在图像特征提取尺度单一、卷积核感受野小、不能有效突出显著特征等问题，本文提出了一种基于含注意力机制的多尺度空洞卷积网络的多聚焦图像融合算法。首先，构造一种多尺度空洞卷积模块，通过不同的扩张率改变卷积的感受野，从而提取源图像中的多尺度特征。此外，在多尺度空洞卷积模块中引入注意力机制，能自适应地选择显著性特征，进一步提高融合性能。本文提出的融合网络包含特征提取、特征融合和图像重建等三个部分，其中特征提取部分主要由多尺度空洞卷积模块构成。相关实验结果表明，本文提出的算法与现有基于深度学习的算法相比具有一定的竞争力。消融实验也验证了提出的多尺度空洞卷积模块能强化网络的特征提取能力，提高图像融合质量。
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