公开(公告)号：CN117372271A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311207197.1

申请日：2023-09-19

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 孟方舟 ,  洪澳萍 ,  罗珊珊 ,  童官军

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏的自监督可见光与红外图像融合方法，包括：接收待融合的可见光图像和红外图像；将可见光图像和红外图像进行拼接，得到拼接图像；将拼接图像输入图像融合模型中，得到融合图像；其中，图像融合模型包括教师网络部分和学生网络部分；教师网络部分包括：教师编码器，用于提取拼接图像的特征，得到第一特征信息；教师第一解码器和教师第二解码器，分别用于基于第一特征信息重构可见光图像和红外图像；学生网络部分包括：学生编码器，用于在教师编码器的指导下提取拼接图像的特征，得到第二特征信息；学生解码器，用于基于第二特征信息生成可见光图像和红外图像的融合图像。本发明能够充分融合两类图像的有用信息。

公开(公告)号：CN119130830A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411164549.4

申请日：2024-08-23

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 洪澳萍 ,  李宝清

IPC: G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于自指导学习框架的低照度图像增强方法，包括：获取待增强的低照度图像；将待增强的低照度图像进行灰度化处理，并对灰度化处理后的待增强的低照度图像进行反转处理，得到反转灰度图像；将待增强的低照度图像与反转灰度图像输入低照度图像增强网络中，得到增强图像；低照度图像增强网络包括生成器；所述生成器包括：特征提取模块，用于采用短程卷积和长程卷积结合的方式对输入的图像进行特征提取；特征恢复模块，用于采用短程卷积和长程卷积结合的方式对所述特征提取模块提取出的特征进行特征重建，得到增强图像。本发明能够有效改善现有低照度图像增强算法的效果。