基于自适应特征增强和生成器路径交互的红外与可见光图像融合

在基于生成对抗网络的红外与可见光图像融合中,针对融合结果中不同物体之间边缘模糊、源图像信息提取不足和融合信息不平衡等问题,提出一种基于自适应特征增强和生成器路径交互的深度融合方法.首先,自适应增强块根据权重图锐化源图像中不同物体的边缘信息,在自适应调整的特征增强损失与强度损失及梯度损失联合约束后,融合图像的对比度与纹理细节可以同时得到增强.其次,生成器路径交互结构在两条主路径之间增加交互卷积层以充分提取源图像信息,采用密集连接的卷积网络可以加强特征图的传输.此外,以主辅思想设计的内容损失函数和网络结构中引入的双鉴别器保证了融合结果中对比度与纹理细节的平衡.实验结果表明,所提方法的融合结果无论是在主观视觉评价还是客观定量评价方面都非常有竞争力,并且与其他方法相比,所提方法的运行速度最快.