基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统

本发明为基于任务驱动的等变一致性图像融合方法及系统，对输入的红外和可见光图像进行特征分解得到各自的基础特征和细节特征，在后续融合处理中施加满足等变一致性约束的几何变换操作以保证特征的变换稳定性，并利用语义分割模型的语义分割任务的监督信息对融合模型进行语义约束。本发明通过损失函数部分协同优化等变一致性约束和语义损失，能够在保持对几何变换鲁棒性的同时，有效兼顾局部细节的保留与全局语义信息的增强，生成高质量的融合图像，并改善下游高级视觉任务的性能。