基于双模态神经元及动态感受野机制的复杂场景多源图像融合方法

本发明公开一种基于双模态神经元及动态感受野机制的复杂场景多源图像融合方法，应用于图像处理、计算机视觉、深度学习、类脑计算及视觉认知计算等交叉领域，针对现有基于生物视觉机理的红外和可见光图像融合算法泛化能力差，性能依赖于特定参数设置，且未能充分的融合最新的生物视觉机制，相比较于最新的基于深度学习的图像融合算法其性能具有较大的差距的问题；本发明构建了六类模拟生物视觉特性的神经元模型：“或”、“与”、“红外模态增强可见光模态”、“红外模态抑制可见光模态”、“可见光模态增强红外模态”和“可见光模态抑制红外模态”；通过将上述生物视觉机制数学化并融入深度学习网络架构，本发明实现了可见光与红外图像的自适应融合与增强。