语义分割驱动的红外可见光图像精准融合策略

本文主要探讨的是基于语义分割的红外和可见光图像融合方法，这是一个关键领域在计算机视觉和遥感技术中，尤其是在夜间或恶劣环境下，红外图像和可见光图像的互补性对于目标检测和识别至关重要。红外图像虽然在低光照条件下表现优异，能够根据物体的热辐射差异进行区分，但可能缺乏可见光图像的纹理细节。反之，可见光图像提供丰富的纹理信息，但可能受到光照条件限制。通过结合两者的优势，可以提高图像的总体质量和可解读性。 传统的图像融合方法，如多尺度分解（如拉普拉斯金字塔变换、双树复小波变换和非下采样轮廓波变换），通常侧重于全局特征的融合。然而，这些方法可能无法充分考虑不同区域的特性，尤其是对于语义信息的处理不够精细。本文提出了一种创新的融合策略，即利用生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）进行语义分割，生成掩膜来提取图像中的语义信息。这种方法能够有针对性地处理不同区域，提高融合的精度。 具体步骤包括： 1. **语义分割**：首先，通过深度学习技术，特别是GANs，对红外和可见光图像进行语义分割，生成包含目标区域和背景区域语义信息的掩码，这有助于区分和保护重要的目标信息。 2. **图像分割**：利用掩模将原始图像分为四个区域：红外图像的目标区域、红外图像背景区域、可见光图像的目标区域和可见光图像背景区域，确保每个区域的特性被独立处理。 3. **定制化融合**：针对目标区域和背景区域设计不同的损失函数，这允许对各自特性进行精细化处理。例如，目标区域可能需要更多地考虑辐射对比度，而背景区域则强调纹理细节的保持。 4. **融合结果**：通过将处理后的目标区域和背景区域融合图像结合，生成最终的融合图像，结果体现出目标区域更高的对比度和背景区域丰富的纹理细节。 关键词如红外图像、可见光图像、图像融合、语义分割和掩膜凸显了论文的核心技术。本文的方法旨在提升图像融合的质量，使得在红外和可见光图像融合中，不仅保持了各自的优点，还强化了图像的语义信息，为后续的图像分析和应用提供了更为精准的信息支持。通过实验验证，该方法在图像融合效果上表现出色，对于实际应用场景有着显著的优势。