CN119495002A 一种基于扩散模型-卷积神经网络的多模态图像融合方法 （浙江大学）_第1页
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文档简介

一种基于扩散模型-卷积神经网络的多模态在CNN分支中，使用多尺度卷积核和注意力模块补特征聚合模块(CFAM)生成基于坐标注意力的2S2.局部细节特征提取：通过多尺度卷积层和混合注意力模块提取多尺度局部细节特首先，将前置层的特征上采样与后一层的尺寸相匹配，然后通其中，XAP和YAP分别表示沿水平和垂直方向对特征进行3然后，将尺寸分别为hx1和1xw的两个一维强度张量相乘，得到尺寸为hxw的坐标注5.根据权利要求1所述的一种基于扩散模型特征在于，所述步骤S4中的损失函数包括强度损失Lint、梯度损失Lgrad和余弦相似度损失CD以放大FC和FD之4[0003]为了实现更高质量的融合效果和更好的应用价值，基于扩散模型(Diffusion5[0006]为了弥补现有技术的不足，本发明提供了一种基于扩散模型_卷积神经网络的多[0010]S2.局部细节特征提取：通过多尺度卷积6通过利用扩散模型对全局信息的建模能力与CNN对局部细节的敏感性，实现了更加精细和78[0062]本发明利用卷积神经网络(CNN)出色的局部感知能力来捕获细致特征，从而作为[0063]首先，将前置层的特征上采样至与后一层的尺寸相匹配，然后通过多层感知机[0068]本发明设计了一种新颖的互补特征聚合模块(ComplementaryFeature9[0077]多模态图像融合是一个无监督任务，并没有明确的监督信号来指导模型的优[0088]以下是基于双分支扩散模型_卷积神经网络的多模态图像融合方法的两个实例，损失函数中的平衡因子α和β分别设为1.00和0.05；所有实验均在NVIDIAGeForceRTX[0091](3)本发明方法与七种最先进的图像融合方法进行比较，包括U2Fusion、SDNet、[0093]本实例主要面向红外_可见光融合场景，采用包含1083组图像对的MSRS训练集进27.7142.9835.4643.3843.7941.9052.4253.354.33045.584.63920.5274.344.54722.1957.634.69574.364.19624.6261.2270.7020.7174.864.97828.57VIF指标上的优异表现证明了融合图像的视觉信息的保真

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