一种基于3D卷积神经网络的红外可见光图像融合方法

本发明涉及一种基于3D卷积神经网络的红外可见光图像融合方法，属于图像增强技术领域，其中，该方法包括：获取训练完备图像融合模型，图像融合模型包括编码器、特征融合模块和解码器；获取待融合的红外图像和可见光图像；基于编码器对所述待融合的红外图像和可见光图像进行高维语义特征提取，获得多个可见光特征图和多个红外特征图；基于特征融合模块将多个可见光特征图和多个红外特征图进行交叉匹配拼接，并对拼接后的特征进行加权，得到处理特征图；基于解码器对处理特征图进行加权融合，得到图像融合结果。本发明解决了现有技术中图像融合会出现亮度中和或过饱和、信息丢失等，从而影响融合性能的技术问题。