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摘要
针对弹载武器可见光图像与红外融合高层特征融合不足，目标细节表现不突出导致打击目标检测失败的问题，提出了一种基于注意力机制的残差密集网络的红外与可见光图像融合模型。受残差网络和密集网络的启发，设计了一种基于残差密集网络的图像融合算法解决融合图像细节纹理信息不足的问题。采用注意力机制有效提取目标特征区域的关键信息，通过局部残差融合和全局残差融合算法保留目标的纹理细节。此外，为了更好地保留可见光图像中的细节纹理，对目标细节特征发现时增强特征抑制。实验证明，该算法能够增强目标细节特征，同时有效保存了其轮廓信息，与不采用注意机制提高相比，融合精度提高了5%,运算量下降2%左右。
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