一种基于知识嵌入的自适应多模态图像融合方法

本发明涉及图像处理技术领域，且公开了一种基于知识嵌入的自适应多模态图像融合方法旨在解决现有图像融合技术在恶劣天气条件下的挑战。该方法通过采用Mean Teacher的自监督机制，有效提升了图像融合网络在恶劣天气下的鲁棒性，还引入了多层次协同自适应重建网络，通过多分枝、多尺度的设计，实现了对不同特征的差异化处理，从而既保留了图像丰富的纹理信息，又维持了图像的语义一致性，实验结果表明，本发明的方法在视觉质量和定量评价方面优于当前技术水平，为极端天气条件下的图像融合任务提供了更多有效信息，并且有助于促进下游视觉任务的发展。