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摘要
为了更好地描述场景信息并提高目标探测识别率,文中提出一种基于深度学习的图像融合方法。将红外与微光图像信息融合,分解了图像的基础信息和显著细节信息,利用平均策略融合基础信息,利用深度卷积网络模型提取图像细节纹理的多尺度特征并进行多尺度融合,对基础融合图像和细节融合图像求和运算得到了最终融合图像,并以公开数据集的10组数据进行对比测试。试验结果表明:相较于8种传统融合算法,文中方法的融合结果具有清晰的目标高亮性和丰富的细节纹理信息,在源图像中保留了最大或近似最大数量的信息,在指标评价方面效果更好。
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