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摘要
针对夜晚户外场景下，传统的单一鉴别器生成对抗网络（GAN）容易忽略红外光的亮度信息和边缘信息的问题，提出一种注意力机制与双鉴别器的红外与可见光图像融合算法。首先，为有针对性地获得红外光图像的目标信息和可见光图像的背景纹理信息，在生成器网络中引入通道注意力机制。其次，使用双鉴别器的生成对抗网络，并设计一种新的鉴别器输入，在提高训练稳定性的同时更好地保留源图像信息。最后，损失函数设置为对抗损失、结构相似性损失和梯度损失，以约束鉴别器生成细节信息丰富的融合图像。在TNO数据集上的实验结果表明，该算法得到的融合图像梯度变化更明显、边缘更加清晰，更符合人眼视觉效果。
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