基于自编码的,红外与可见光图像的融合策略代码,python
时间: 2023-11-27 17:51:19 浏览: 36
以下是一个基于自编码的红外与可见光图像融合策略的 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
# 加载红外图像和可见光图像
ir_image = cv2.imread('ir_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
visible_image = cv2.imread('visible_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 将图像进行归一化处理,使像素值在 0-1 之间
ir_image = ir_image / 255.0
visible_image = visible_image / 255.0
# 将图像转换为 4 维张量
ir_image = np.expand_dims(ir_image, axis=-1)
visible_image = np.expand_dims(visible_image, axis=-1)
# 定义自编码器模型
input_img = Input(shape=(512, 512, 1))
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)
autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
# 训练自编码器模型
autoencoder.fit(ir_image, ir_image,
epochs=50,
batch_size=128,
shuffle=True)
# 编码红外图像和可见光图像
ir_code = autoencoder.predict(ir_image)
visible_code = autoencoder.predict(visible_image)
# 将编码后的图像进行融合
merged_code = np.maximum(ir_code, visible_code)
# 解码融合后的图像
merged_image = autoencoder.predict(merged_code)
# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Merged Image', merged_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码使用 Keras 实现了一个简单的自编码器模型,并将红外图像和可见光图像分别输入模型进行编码。然后,将编码后的图像进行融合,并解码融合后的图像。最后,显示融合后的图像。
请注意,该代码仅供参考,您可能需要根据具体情况进行修改和优化。