一种鲁棒的红外和可见光图像融合优化方法

    公开(公告)号:CN117952845B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410064745.8

    申请日:2024-01-17

    Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域,一种鲁棒的红外和可见光图像融合优化方法。本发明引入了图像分割来提供更多有用的语义信息,以指导图像融合任务的完成。在红外和可见光图像的融合任务上,本发明采用的元学习框架联合优化的方式,是在不同的源域上同时更新融合网络和分割网络的参数,然后在一个新的目标域上单独更新融合网络的参数,最终得到一个鲁棒性的融合模型,该模型能够在不同的域上适应和泛化。因此,本发明提出的融合方法相比于MetaFusion方法,在鲁棒性方面具有更大的优势,并且能在不同的域上适应和泛化。

    一种鲁棒的红外和可见光图像融合优化方法

    公开(公告)号:CN117952845A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410064745.8

    申请日:2024-01-17

    Abstract: 本发明属于图像信息处理技术领域,一种鲁棒的红外和可见光图像融合优化方法。本发明引入了图像分割来提供更多有用的语义信息,以指导图像融合任务的完成。在红外和可见光图像的融合任务上,本发明采用的元学习框架联合优化的方式,是在不同的源域上同时更新融合网络和分割网络的参数,然后在一个新的目标域上单独更新融合网络的参数,最终得到一个鲁棒性的融合模型,该模型能够在不同的域上适应和泛化。因此,本发明提出的融合方法相比于MetaFusion方法,在鲁棒性方面具有更大的优势,并且能在不同的域上适应和泛化。

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