CN115393233B 一种基于自编码器的全线偏振图像融合方法 （西北农林科技大学）_第1页
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一种基于自编码器的全线偏振图像融合方法本发明公开了一种基于自编码器的全线偏取的不同偏振态图像进行Stokes解算，得到经网络的自编码器从目标的光强信息和偏振特明能够最大程度降低由材料属性和光照环境引自编码器的图像融合方法能够使得特征得以充2并根据偏振图像的Stokes矢量确定线偏振度图像DoLP和线偏振角AOLP=arctan⃞（公式3）03骤12中的解码方案采用牛顿插值法或双线性插值法或双4[0003]偏振成像融合技术是一种利用偏振特征信息和光强信息实现目标检测的新型光5S0图像L1和L2，送入预训练好的基于自编码器的图像融合网络，所述图像融合网络包括编码[0022]步骤14，根据偏振图像的Stokes矢量确定线偏振度图像DoLP和线偏振角图像6[0039](1)本发明基于自编码器的全线偏振图像融合方法，与传统的将图像映射到伪彩[0040](2)本发明基于自编码器的全线偏振图像融合方法，与仅仅利用光强图和线偏振[0041](3)本发明基于自编码器的全线偏振图像融合方法，与常规多尺度分解的偏振图[0042](4)本发明基于自编码器的全线偏振图像融合方法，使用通用数据集MS_COCO训[0043](5)本发明基于自编码器的全线偏振图像融合方法，与通常的偏振图像融合方法[0044](6)本发明基于自编码器的全线偏振图像融合方法，面向卷积神经网络的特征提7[0050]图1至图3示出了本发明一种基于自编码器的全线偏振图像融合方法的具体实施S0[0061]根据公式(2)和公式(3)得到的线偏振度DoLP和线偏振角图像AoLP，相比强度图8图像L1和L2，送入预训练好的基于自编码器的图像融合网络，所述图像融合网络包括编码[0068]步骤14，根据偏振图像的Stokes矢量确定线偏振度图像DoLP和线偏振角图像923处理后的光强图像S0、偏振特征图像L1和L2送入预训练好的基于自编码器的图像融合网络图像S0[0090]本发明基于自编码器的全线偏振图像融[0091]本发明基于自编码器的全线偏振图像融合方法，与通常的偏振图像融

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