基于人眼中心-环绕对抗受域神经网络的红外中波细分图像的融合

摘要

研究了红外中波的两个细分波段(3.4～4.1μm和4.5～5.3μm)的成像特点.通过分析视网膜受域的结构特点,利用人眼中心-环绕对抗受域神经网络,设计一种新的神经网络模型,将两幅细分图像进行融合.实验结果表明,融合后的图像和细分图像相比,局部标准偏差和多向粗糙度都增加,太阳影响参数却下降了,融合了两幅细分图像中比较清晰的信息,减少了太阳饱和区,证明了该融合算法的有效性,说明了通过该融合方法可以获得比原红外中波细分图像成像效果更好的图像.