基于Haar小波变换的可见光与红外图像深度融合自编码器网络模型

本发明涉及一种基于Haar小波变换的可见光与红外图像深度融合自编码器网络模型，属于多模态图像融合技术领域。本发明的模型包括图像特征提取模块、图像特征融合模块以及图像重构模块；图像特征提取模块包括浅层共享特征提取、粗粒度特征提取和细粒度特征优化；图像特征融合模块利用Haar小波逆操作融合高频、低频特征；图像重构模块利用Decoder模块进行图像重建。本发明的自编码器网络模型具有良好的表现，尤其在融合后图像中保留的红外图片和可见光图片的高频低频特征丰富、融合的较快，这为下游的视觉任务如目标检测、目标跟踪、目标分割等的准确度提升提供了帮助。