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摘要
目前，基于深度学习的融合方法依赖卷积核提取局部特征，而单尺度网络、卷积核大小以及网络深度的限制无法满足图像的多尺度与全局特性。为此，本文提出了红外与可见光图像注意力生成对抗融合方法。该方法采用编码器和解码器构成的生成器以及两个判别器。在编码器中设计了多尺度模块与通道自注意力机制，可以有效提取多尺度特征，并建立特征通道长距离依赖关系，增强了多尺度特征的全局特性。此外，构建了两个判别器，以建立生成图像与源图像之间的对抗关系，保留更多细节信息。实验结果表明，本文方法在主客观评价上都优于其他典型方法。
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