基于特征不确定性联合评估的多模态图像融合方法及系统

本发明公开了一种基于特征不确定性联合评估的多模态图像融合方法及系统，将输入的一对图像拼接得到拼接图像、输入扩散模型分别从N个时间步提取S种不同尺度的特征，将得到的N×S种特征输入全连接层神经网络模型得到不同时间步特征的特征潜在不确定性权重，针对不同时间步的同一尺度的特征根据特征潜在不确定性权重进行加权拼接压缩得到S种不同尺度的初步融合特征，根据尺度逐层上采样并使用注意力模块调整通道数得到最终融合特征并解码器得到融合图像。本发明旨在解决图像融合中由于模态差异和特征潜在不确定性引起的特征提取不充分和融合结果不稳定问题，克服由于特征提取不充分、融合不合理导致融合结果细节缺失、表现不稳定的问题。