基于残差网络的红外与可见光图像融合方法

图像融合利用了红外与可见光图像在时空上的相关性及信息上的互补性，让图像更有利于人眼的识别和机器的自动探测。现有的方法许多都存在伪影或目标信息模糊的情况，针对这些问题本文提出了一种带有残差块的编码器融合框架以提取红外与可见光图像中的深层特征；为了更好地融合红外光图像的目标信息和可见光图像所包含的细节信息，在特征融合阶段加入注意力机制得到注意力图对深层特征进行融合；最后通过跳跃连接将第一二层得到的特征图，即浅层特征传递到相应的反卷积层进行处理，得到融合图像。实验结果表明，本文方法的融合结果在主观感觉上更清楚，且在平均梯度、空间频率、结构相似性和峰值信噪比等客观指标上取得了比现有方法更好的结果。