基于自编码器的红外与可见光图像融合算法

作者：张冬冬; 王春平; 付强^*

来源：陆军工程大学学报, 2023, 2(02): 85-92.

• 深度学习
• 图像融合
• 红外图像
• 可见光图像
• 自编码器

基于深度学习的红外与可见光图像融合是图像处理领域的研究热点之一，为丰富融合图像的细节信息、突出红外目标，基于自编码器网络提出一种可进行端到端训练的融合算法。首先，将编码器设计成双分支结构，并针对红外与可见光图像的特性设置不同的特征提取方式；其次，为有效地融合红外与可见光的互补信息，设计了一种可学习的融合策略，并使整个框架能够进行端到端的学习；最后，解码器对通过融合策略所获得的特征进行重构，进而得到融合图像。基于TNO数据集进行实验验证，定性和定量的结果表明，算法能够生成红外目标突出、细节信息丰富的融合图像，相较于其他算法，融合性能更加优越。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学