基于ResNet50与不可分小波的红外与可见光图像融合算法
郝昱权
驻马店幼儿师范高等专科学校 智能技术学院,河南 驻马店 463003
摘要：为了解决不可分小波分解图像后不能最大限度地提取高频特征信息的问题,提出了一种基于ResNet50与不可分小波的红外与可见光图像融合算法.首先,通过四通道不可分小波将红外与可见光图像分解成低频图像和高频图像.其次,对低频子带图像采用Delaunay插值与最大对称环绕显著性方法进行融合.再次,利用ResNet50网络对高频细节层进行特征提取,并对所得特征图进行L1正则化处理,利用最大选择策略生成权重图,重构出新的高频细节层.最后,对新的低频图像和高频图像进行重建,得到融合图像.该算法通过对低频图像和高频图像的分解与重构,较好地保留了源图像细节信息和结构信息,所得图像在主观与客观指标上均有不错的效果表现.
关键词：不可分小波ResNet50神经网络图像融合融合规则
分类号：TN219(光电子技术、激光技术)
资助基金：河南省高等学校重点科研项目(26A880023)
论文发表日期：2025-10-25
在线出版日期：2025-11-24（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 9-15,38 )
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