一种基于自适应增强生成对抗网络的图像融合方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明涉及一种基于自适应增强生成对抗网络的图像融合方法及系统。所述方法包括:构建稠密细节特征提取网络对源图像分别运用稠密卷积方式结合细节信息补偿机制进行特征提取;构建双通道自适应融合网络融合源特征图和细节信息特征图;融合特征图拼接后,构建1*1卷积网络实现跨通道的交互和信息融合;对融合后的特征图进行解码得到融合图像;在训练整体网络模型时,加入自适应结构相似性损失函数。该方法引入细节信息补偿机制增强融合图像细节并减少信息丢失,运用双通道自适应融合网络在通道维度上均衡融合图像中的红外信息和可见光信息,加入自适应结构相似性损失函数在空间维度上自适应增强融合图像与源图像的相似度,提高了融合图像质量。

基本信息
专利标题 :
一种基于自适应增强生成对抗网络的图像融合方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114419328A
申请号 :
CN202210071844.X
公开(公告)日 :
2022-04-29
申请日 :
2022-01-21
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张聪炫单长鲁陈震卢锋葛利跃陈昊秦文健李凌
申请人 :
南昌航空大学
申请人地址 :
江西省南昌市丰和南大道696号
代理机构 :
北京高沃律师事务所
代理人 :
刘芳
优先权 :
CN202210071844.X
主分类号 :
G06V10/40
IPC分类号 :
G06V10/40  G06V10/74  G06V10/774  G06V10/80  G06V10/82  G06K9/62  G06T5/00  G06T3/40  G06N3/04  G06N3/08  
法律状态
2022-05-20 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/40
申请日 : 20220121
2022-04-29 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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