利用超像素特征生成GCN和像素级特征重构CNN的多聚焦图像融合方法

本发明涉及利用超像素特征生成GCN和像素级特征重构CNN的多聚焦图像融合方法，包括：利用图卷积神经网络，对输入图像中超像素聚类形成的大尺度不规则区域进行柔性卷积，取得块级粗分割特征；利用并行轻量化卷积神经网络，对所述输入图像进行像素级特征提取；将提取的像素级特征和所述块级粗分割特征进行融合处理，获取全聚焦图像。本发明首次利用GCN解决多聚焦图像融合问题。在FusionGCN中提出了一种分块切割与像素优化结合的巧妙思路，使决策图由粗向细地过渡，减轻了网络的推理难度，并生成了更高质量的融合图像。