摘要
本发明公开了一种基于Transformer的红外偏振图像融合方法,其步骤包括:1、对红外偏振图像进行预处理,降低偏振度图像中的噪声干扰;2、构建基于Transformer红外偏振图像融合网络;3、建立红外偏振图像与融合图像之间的损失函数;4、用红外强度与偏振度图像对融合网络进行训练,并用训练后的模型对待处理的红外偏振图像进行融合。本发明通过Transformer自注意力机制对偏振度图像的全局显著性特征进行提取,并能利用偏振度图像总变分约束损失,进一步提升网络性能,从而能有效提高红外偏振图像的融合效果。
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