计算机应用

作者：魏文亮, 王阳萍, 岳彪, 王安政, 张哲

单位：1.兰州交通大学 电子与信息工程学院, 兰州 730070；2.甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心(兰州交通大学), 兰州 730070

关键词：红外与可见光图像,图像融合,光照权重分配,融合策略,注意力机制

基金：中央引导地方科技发展资金资助项目(22ZY1QA002);甘肃省知识产权计划项目(21ZSCQ013);甘肃省重点研发计划项目(21YF5GA158);甘肃省教育科技创新项目(2021jyjbgs-05)

针对现有红外与可见光图像融合模型在融合过程中忽略光照因素、使用常规的融合策略，导致融合结果存在细节信息丢失、显著信息不明显等问题，提出一种基于光照权重分配和注意力的红外与可见光图像融合深度学习模型。首先，设计光照权重分配网络（IWA-Net）来估计光照分布并计算光照权重；其次，引入CM-L1范式融合策略提高像素之间的依赖关系，完成对显著特征的平滑处理；最后，由全卷积层构成解码网络，完成对融合图像的重构。在公开数据集上的融合实验结果表明，所提模型相较于对比模型，所选六种评价指标均有所提高，其中空间频率（SF）和互信息（MI）指标分别平均提高了45%和41%，有效减少边缘模糊，使融合图像具有较高的清晰度和对比度。该模型的融合结果在主客观方面均优于其他对比模型。

来源：2024年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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