【摘 要】
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由于成像机理不同，红外图像以像素分布表征典型目标，而可见光图像以边缘和梯度描述纹理细节，现有的融合方法不能依据源图像特征自适应变化，造成融合结果不能同时保留红外目标特征与可见光纹理细节。为此，本文提出红外与可见光图像多特征自适应融合方法。首先，构建了多尺度密集连接网络，可以有效聚合所有不同尺度不同层级的中间特征，利于增强特征提取和特征重构能力。其次，设计了多特征自适应损失函数，采用VGG-16网络
【基金项目】
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山西省基础研究计划资助项目（No.201901D111260）； 信息探测与处理山西省重点实验室开放基金（No.ISPT2020-4）；
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由于成像机理不同，红外图像以像素分布表征典型目标，而可见光图像以边缘和梯度描述纹理细节，现有的融合方法不能依据源图像特征自适应变化，造成融合结果不能同时保留红外目标特征与可见光纹理细节。为此，本文提出红外与可见光图像多特征自适应融合方法。首先，构建了多尺度密集连接网络，可以有效聚合所有不同尺度不同层级的中间特征，利于增强特征提取和特征重构能力。其次，设计了多特征自适应损失函数，采用VGG-16网络提取源图像的多尺度特征，以像素强度和梯度为测量准则，以特征保留度计算特征权重系数。多特征自适应损失函数监督网络训练，可以均衡提取源图像各自的特征信息，从而获得更优的融合效果。公开数据集的实验结果表明，该方法在主、客观评价方面均优于其他典型方法。
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