为增加红外与可见光图像融合后的细节信息,减缓传统卷积神经网络梯度不断减少的问题,提出采用双路径网络DPN对红外与可见光图像进行融合。先将红外与可见光图像分解为低频与高频部分;然后利用加权融合方法对低频部分的红外与可见光图像进行融合,再使用DPN网络对两种图像的高频部分进行特征提取,对提取得到的特征层进行正则化、卷积运算,再经过最大选择策略得到图像的高频部分;最后将高频和低频图像进行重构,得到最终融合图像。研究结果表明,本文算法融合出的结果图在细节信息和清晰度上有明显增强。
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