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基于深度學(xué)習(xí)的圖像融合技術(shù)易丟失網(wǎng)絡(luò)淺層特征信息，難以實(shí)現(xiàn)圖像的精準(zhǔn)識(shí)別。提出一種利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）提取特征的紅外與可見光圖像融合方法。采用非下采樣剪切波變換（NSsT）對(duì)源圖像進(jìn)行多尺度和多方向分解，生成高頻子帶和低頻子帶圖像，將高頻子帶輸廴rCN模型提取多尺度特征，并生成高頻子帶特征映射圖，使用最大加權(quán)平均算法完成高頻子帶的融合，同時(shí)釆用區(qū)域能量和融合策略融合低頻子帶，對(duì)融合后的高頻子帶和低頻子帶進(jìn)行NSST逆變換，得到最終的融合圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與GFF、WLS和IFE等方法相比該方法融合圖像的主觀視覺效果和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)更好。
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