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基于深度學習的圖像融合技術(shù)易丟失網(wǎng)絡淺層特征信息，難以實現(xiàn)圖像的精準識別。提出一種利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（FCN）提取特征的紅外與可見光圖像融合方法。采用非下采樣剪切波變換（NSsT）對源圖像進行多尺度和多方向分解，生成高頻子帶和低頻子帶圖像，將高頻子帶輸廴rCN模型提取多尺度特征，并生成高頻子帶特征映射圖，使用最大加權(quán)平均算法完成高頻子帶的融合，同時釆用區(qū)域能量和融合策略融合低頻子帶，對融合后的高頻子帶和低頻子帶進行NSST逆變換，得到最終的融合圖像。實驗結(jié)果表明，與GFF、WLS和IFE等方法相比該方法融合圖像的主觀視覺效果和客觀評價指標更好。
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