发明专利已授权

基于显著特征提取和残差连接的图像融合方法

📄 申请号：CN202410508284.9 📄 发布日：2026/04/16

著录项目信息

申请日

2024-04-26

公开号

CN118097360B

公开日

2024-07-05

申请人

齐鲁工业大学(山东省科学院)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_80

IPC 分类号

G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像融合图像融合显著特征提取深度学习

应用场景

计算机视觉, 遥感图像处理, 医学图像分析, 多光谱图像融合, 智能监控

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摘要

本发明公开了一种基于显著特征提取和残差连接的图像融合方法，涉及新一代信息技术领域。本发明包括以下步骤：S1、构建图像融合神经网络，包括融合图像生成网络和融合图像判别网络；S2、构建图像融合神经网络的损失，融合图像生成网络的损失包括像素损失、梯度损失、结构损失；融合图像判别网络的损失包括Discriminator_VIS鉴别器和Discriminator_IR鉴别器的损失；S3、在上述损失的引导下，训练融合图像生成网络；S4、将红外图像和可见光图像输入至S3得到的融合图像生成网络模型中，前向传播一次，输出融合结果。本申请所述融合方法能够有效提取显著特征，融合效果佳。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种黄颡鱼生长性状相关的微卫星分子标记及其应用

当前第 / 件

一种基于BIM和物联网的装配式建筑监测方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_80)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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