基于多尺度链接的红外与可见光图像融合

提出了一种红外和可见光图像的融合方法。该方法采用深度学习中的生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来融合两种模态图像，融合过程主要通过网络架构中生成器和鉴别器之间的对抗实现。生成器采用多尺度链接架构，有效提取并利用源图像的深层与浅层特征信息。同时鉴别器采用了与传统全局鉴别器不同的局部鉴别器，确保融合后的图像充分包含源图像的信息与特征分布。经实验验证，采用该方法融合后的图像能有效包含两种源图像各自的特征。