基于图像退化模型的红外与可见光图像融合方法

来源：电子与信息学报杂志2022年第12期北京时间：

作者：蒋一纯, 刘云清, 詹伟达, 朱德鹏

单位：长春理工大学电子信息工程学院 长春 130022

摘要：基于深度学习的红外与可见光图像融合算法依赖人工设计的相似度函数衡量输入与输出的相似度，这种无监督学习方式不能有效利用神经网络提取深层特征的能力，导致融合结果不理想。针对该问题，该文首先提出一种新的红外与可见光图像融合退化模型，把红外和可见光图像视为理想融合图像通过不同退化过程后产生的退化图像。其次，提出模拟图像退化的数据增强方案，采用高清数据集生成大量模拟退化图像供训练网络。最后，基于提出的退化模型设计了简单高效的端到端网络模型及其网络训练框架。实验结果表明，该文所提方法不仅拥有良好视觉效果和性能指标，还能有效地抑制光照、烟雾和噪声等干扰。

关键词：图像融合, 深度学习, 退化模型, 数据增强

基金资助：吉林省发展与改革委员会创新能力建设专项(2021C045-5)