公开(公告)号：CN110097528A

公开(公告)日：2019-08-06

申请号：CN201910288058.3

申请日：2019-04-11

Applicant: 江南大学

Inventor： 罗晓清 ,  张战成 ,  熊梦渔 ,  张宝成

IPC: G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于联合卷积自编码网络的图像融合方法，属于图像融合领域。主要解决图像融合时数据集和标签不足，图像经过联合卷积自编码网络得到端到端的融合结果等问题。本发明首先，在训练过程中用联合卷积自编码网络模型同时训练待融合图像集，设计适用于图像融合的多任务损失函数进行训练。测试过程中，两幅待融合图像输入到网络模型中，经过网络编码层得到公共特征和私有特征，根据其特征的冗余和互补的特性设计融合规则，实现特征层的融合，融合后的特征映射经解码重构后得到融合图像。本发明能充分利用自编码神经网络的特点整合待融合图像的互补与冗余信息制定融合策略，有效保护图像细节，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。

公开(公告)号：CN110097528B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201910288058.3

申请日：2019-04-11

Applicant: 江南大学

Inventor： 罗晓清 ,  张战成 ,  熊梦渔 ,  张宝成

IPC: G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于联合卷积自编码网络的图像融合方法，属于图像融合领域。主要解决图像融合时数据集和标签不足，图像经过联合卷积自编码网络得到端到端的融合结果等问题。本发明首先，在训练过程中用联合卷积自编码网络模型同时训练待融合图像集，设计适用于图像融合的多任务损失函数进行训练。测试过程中，两幅待融合图像输入到网络模型中，经过网络编码层得到公共特征和私有特征，根据其特征的冗余和互补的特性设计融合规则，实现特征层的融合，融合后的特征映射经解码重构后得到融合图像。本发明能充分利用自编码神经网络的特点整合待融合图像的互补与冗余信息制定融合策略，有效保护图像细节，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。