【摘 要】
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针对红外与可见光图像在融合后容易出现伪影，小目标轮廓不清晰等问题，提出一种基于多尺度特征与注意力模型相结合的红外与可见光图像融合算法。通过5次下采样提取源图像不同尺度的特征图，再将同一尺度的红外与可见光特征图输入到基于注意力模型的融合层，获得增强的融合特征图。最后把小尺度的融合特征图进行5次上采样，再与上采样后同一尺度的特征图相加，直到与源图像尺度一致，实现对特征图的多尺度融合。实验对比不同融合框
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1705100）； 四川省科技计划项目（2019JDTD0019）；
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针对红外与可见光图像在融合后容易出现伪影，小目标轮廓不清晰等问题，提出一种基于多尺度特征与注意力模型相结合的红外与可见光图像融合算法。通过5次下采样提取源图像不同尺度的特征图，再将同一尺度的红外与可见光特征图输入到基于注意力模型的融合层，获得增强的融合特征图。最后把小尺度的融合特征图进行5次上采样，再与上采样后同一尺度的特征图相加，直到与源图像尺度一致，实现对特征图的多尺度融合。实验对比不同融合框架下融合图像的熵、标准差、互信息量、边缘保持度、小波特征互信息、视觉信息保真度以及融合效率，本文方法在多数指标上优于对比算法，且融合图像目标细节明显轮廓清晰。
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