基于离散小波变换与卷积神经网络的图像融合方法、装置、终端及存储介质

本申请公开了一种基于离散小波变换与卷积神经网络的图像融合方法、装置、终端及存储介质，其中方法包括对接收到的原始图像组进行预处理得到输入图像组；通过DWT对输入图像组进行多尺度分解得到分解结果，依据CNN对分解结果进行特征提取，分别得到红外低频特征和红外高频特征、以及可见低频特征和可见高频特征；通过预设的特征融合策略进行融合得到低频融合特征和高频融合特征；通过预设的逆离散小波变换算法对低频融合特征和高频融合特征进行特征重建，得到并输出原始图像组的融合图像。本申请的方法通过将DWT的多尺度特性与CNN的深度特征提取能力相结合，实现了对图像信息的全面、精确融合，极大地提升了图像融合的质量和效率。