一种双模信息增强的图像融合方法、系统及设备

本发明公开一种双模信息增强的图像融合方法、系统及设备，包括以下步骤：将红外图像和可见光图像分别进行Gabor滤波器进行滤波，构建包括高频信息处理支路和低频信息处理支路的融合网络模型；计算融合网络模型输出的融合图像与输入的高频特征和低频特征之间的损失函数，对融合网络模型进行训练。本发明采用光谱平衡损失函数和像素损失函数的组合作为损失函数，用于训练融合网络。能够提高融合网络的稳定性和鲁棒性。通过多次训练迭代计算损失函数值，可以有效地优化模型参数，使其更加稳定性和鲁棒性。在面对一些噪声、失真或变化较大的图像情况下，融合网络仍能够产生具有较高质量和可靠性的融合图像，提高图像融合的实用性和适用范围。