基于GAN的红外与可见光图像融合算法

摘要

针对生成对抗网络中目标消失的问题,我们提出一种用于红外和可见光图像融合的新型生成对抗网络。我们提出的GAN图像融合算法包含三个部分。第一部分利用视觉显著性图提取红外图像的显著区域,并对这些区域的信息进行保存。第二部分将可见光图像、红外图像和显著信息在发生器中进行充分融合,得到预融合图像。在第三部分中,鉴别器试图区分预融合图像和可见光图像,以便基于对抗机制从可见光图像中学习细节。实验数据证明,我们的方法在定性和定量上都优于其他主流方法。