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摘要
为确保源图像同时包含可见光图像的细节纹理信息和红外图像的红外亮度信息,提出了一种基于双鉴别器的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像进行显著性检测,获取到红外图像中显著的区域,然后对其取反,获取到可见光图像中的显著区域,最后设计两个鉴别器分别鉴别源图像与融合图像中显著区域的差异,通过对抗性学习,可以使融合图像包含更多的源图像中显著区域。TNO数据上的实验表明,提出的算法在客观和主观评价上优于当前主流红外与可见光图像融合算法,较好地保留了可见光图像的细节信息和红外图像的红外目标信息。
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