激光与红外

作者：杨艳春

单位：兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070；

关键词：红外与可见光图像融合;双马尔可夫鉴别器;生成器;梯度残差密集块

基金：长江学者和创新团队发展计划项目(No.IRT_16R36)；国家自然科学基金项目(No.62067006)；甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104)；甘肃省高等学校产业支撑计划项目(No.2020C19)；甘肃省自然科学基金项目(No.23JRRA847；No.21JR7RA300)；兰州交通大学—天津大学联合创新项目(No.2021052)资助。

针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息,利用梯度残差密集块(GRDB)提取特征的深层次细粒度信息；然后,通过混合注意力机制,获取到更加丰富的细节信息；最后,采用DMD与生成器构建对抗博弈机制,估计红外图像与可见光图像的分布概率,专注于区分输入图像的每一个局部块,从而促使融合图像保留更多的纹理细节信息。实验结果表明,本文方法的融合图像在纹理细节和对比度信息上表现丰富,同时在平均梯度、信息熵、标准差、空间频率等客观评价指标上也优于其他图像融合方法。

来源：2025年第8期

《激光与红外》期刊编辑部

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