多尺度卷积核图像融合

多尺度卷积核图像融合是一种利用卷积神经网络对图像进行融合的方法，其主要思想是在不同的尺度下使用不同的卷积核进行特征提取，最终将不同尺度的特征融合在一起得到更加准确的结果。多尺度卷积核图像融合通常包含两个步骤：首先，利用不同尺度的卷积核对输入图像进行卷积运算，得到不同尺度下的特征图；其次，将不同尺度下的特征图融合在一起，生成最终的输出结果。

多尺度卷积核图像融合相对于其他图像融合方法的优点在于可以在不同尺度下获取更加全面和准确的特征信息，从而提高图像融合的效果。此外，多尺度卷积核图像融合还可以避免因为单一尺度下特征信息不足导致的信息丢失和误差积累。