摘要
一种基于空频交互的多模态图像融合方法,包括以下步骤:构建模态特定特征提取器,用于提取不同模态的模态特定特征;提取频域特征,利用离散小波变换将图像从空域变换到频域,使用多尺度频域融合模块分别融合低频和高频特征;使用基于视觉状态空间模型的空频交互融合模块,利用多尺度频域融合得到的频域特征,指导空域融合,提取更全面的互补特征;结合融合后的空域和频域特征,得到融合图像。本发明相比于其他方法,能够生成细节信息更丰富和视觉质量更高的融合图像;基于状态空间模型,能够以线性计算复杂度来进行全局上下文信息建模;引入空频交互机制,可以充分挖掘空域和频域的互补信息,以更好的提取互补特征,从而达到更高的融合质量。
技术关键词
状态空间模型
高频特征
互补特征
频域特征
融合特征
图像融合方法
空域特征
多尺度
离散小波变换
多模态图像数据
局部空间特征
注意力
视觉
特征提取器
空间模块
交互机制
线性
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变量
皮尔逊相关系数
联合特征提取
短时傅里叶变换
周期性
多任务联合学习
图像分割模型
特征融合网络
图像分割方法
边界特征
侵入式脑机接口
深度学习模型训练
信号处理方法
信号预处理模块
信号采集模块
检测分拣方法
均匀性特征
分拣透镜
曲率特征
分拣系统
循环神经网络模型
隔离器
时序依赖关系
序列
高频采样数据