一种多模态图像显著性目标检测方法

本发明公开了一种多模态图像显著性目标检测方法，其构建包含彩色可见光图像、红外图像和深度图像的训练集，并搭建神经网络，该神经网络由特征提取模块、三模态特征融合模块、组合解码模块构成，特征提取模块分别提取三种模态图像的特征和尺度信息，三模态特征融合模块通过多个三模态融合模块整合特征，组合解码模块通过多条预测支路输出显著性目标图像；基于训练集对神经网络进行训练，得到神经网络模型，神经网络模型可用于测试图像对的显著性目标检测；优点是其能有效解决三模态组合输入图像的显著性目标检测问题，且显著性目标检测精度高。