摘要
本发明公开了一种多聚焦图像融合方法及系统,属于图像信息处理技术领域,基于联合多级深度监督卷积神经网络实现多聚焦图像融合,包括特征提取、特征融合及增强重建;所述特征提取,基于深度学习的方法设计用于特征提取的特征提取器;所述特征融合,通过通道级别的级联与卷积进行不同图像的特征的融合;所述增强重建,通过多级监督以及不同层级特征的融合与图像重建进行深度的多聚焦图像融合。本发明能够高效地捕捉并融合图像的低频与高频信息,进而增强整体视觉效果;促进特征融合的精确性,强化图像的自然增强能力,整体提升了融合图像的质量和保真度。
技术关键词
图像融合方法
多级卷积神经网络
多通道特征
卷积滤波器
特征提取器
机器可读程序
融合特征
图像重建
图像信息处理技术
特征提取模块
图像融合系统
图像融合装置
权重分配机制
深度学习网络
层级
级联
计算机
整体提升
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
数据采集模块
监测系统
声音传感器
多通道特征
梅尔频率倒谱系数
静息态功能
数据分析方法
多站点
特征提取器
样本
可见光图像
高频特征
特征融合网络
融合方法
生成高质量图像
偏光片
分选控制系统
缺陷智能
多通道特征
颜色特征提取