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| 稿件标题： | 基于自编码器的红外与可见光图像融合算法 |
| 稿件作者： | 陈海秀1,2，房威志1，陆成1，陆康1，何珊珊1，黄仔洁1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.09.036 |
| 科学编辑： | 杨继森 博士（重庆理工大学 教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 红外图像；可见光图像；图像融合；注意力机制；编码解码结构 |
| 文章摘要： | 针对目前红外与可见光图像融合过程中，图像特征提取不充分、中间层信息丢失以及融合图像细节不够清晰的问题，提出了一种基于自编码器的端到端图像融合网络结构。该网络由编码器、融合网络和解码器3部分组成。将高效通道注意力机制和混合注意力机制引入到编码器和融合网络中，利用卷积残差网络（convolutional residual network，CRN）基本块来提取并融合红外图像和可见光图像的基本特征，然后将融合后的特征图输入到解码器进行解码，重建出融合图像。选取目前具有典型代表性的5种方法在主客观方面进行对比。在客观方面，较第2名平均梯度、空间频率和视觉保真度分别提升了21%、10.2%、7.2%。在主观方面，融合后的图像目标清晰、细节突出、轮廓明显，符合人类视觉感受。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（61302189）；江苏省研究生科研与实践创新计划项目（SJCX23_0383） |
| 引用本文格式： | 陈海秀，房威志，陆成，等.基于自编码器的红外与可见光图像融合算法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(9)：283-290. CHEN Haixiu, FANG Weizhi, LU Cheng, et al.Infrared and visible image fusion algorithm based on autoencoder［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(9)：283-290. |
| 刊期名称： | 2024年09期 |
| 出版时间： | 2024年9月 |
| 收稿日期： | 2023-09-05 |
| 修回日期： | 2023-11-04 |
| 录用日期： | 2024-01-02 |
| 上线时间： | 2024年9月30日 |
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