CN114627035B 一种多聚焦图像融合方法、系统、装置及存储介质 （南京邮电大学）_第1页
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号将多聚焦图像输入预训练好的融合网络模型中解决现有技术中对源图像特征提取单一且不能2所述融合网络模型通过以下方法构建：利用空洞卷积网络和基于注多分支并行的空洞卷积网络的特征通道设为192，且该网络由3个卷积核大小为3×3、含注意力机制的密集卷积神经网络的输入通道和输出通道分别为64和256特征融合部分将特征提取部分得到的多聚焦对训练数据集中的标签图像做不同区域的高斯;构相似性，fE(x,y)表示融合图像通过VGG16提取的特征图第i通道中坐标为(x,y)的像素3在Pytorch中利用构造好的训练数据集对融合网络模型进行训练，训练过程中批的大采用Adam优化器对融合网络模型的参数进行优化，其中Adam优化器的融合模块：用于将多聚焦图像输入预训练好的融合网络模型中所述融合网络模型通过以下方法构建：利用空洞卷积网络和基于注多分支并行的空洞卷积网络的特征通道设为192，且该网络由3个卷积核大小为3×3、含注意力机制的密集卷积神经网络的输入通道和输出通道分别为64和256特征融合部分将特征提取部分得到的多聚焦所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1至6任一项所述方法的4图像融合技术能有效地解决这一问题，将具有不同聚焦区域的同目标场景图像互补结合，[0003]现有多聚焦图像融合技术主要可分为变换域方法、空间域方法和深度学习方5似性，fE(x,y)表示融合图像通过VGG16提取的特征图第i通道中坐标为(x,y)的像素值，[0021]在Pytorch中利用构造好的训练数据集对融合网络模型进行训练，训练过程中批[0029]所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面任一项所述方法的卷积网络通过增大扩张率来扩大感受野，进而更加全面地提取源图像(待融合的多聚焦图6[0044]选取公共数据集MS-COCO中8000张高清自然图像，将其尺寸统一剪裁为128×128特征融合(Featurefusion)和图像重建(Im[0050]多分支并行的空洞卷积网络的特征通道设为192，且该网络由3个卷积核大小为37似性，f(x,y)表示融合图像通过VGG16提取的特征图第i通道中坐标为(x,y)的像素值，[0063]在本实施例中，采用Pytorch(一个基于python的科学计算库)来实现融合网络模[0066]为证明本发明所提融合技术的有效性，选取了8种主流的多聚焦图像融合方法在89现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0096]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或

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