[发明专利]基于卷积神经网络的图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像融合方法，包括获取训练数据集；构建基于卷积神经网络的图像融合模型并训练得到图像融合模型；将待融合的两张图像输入到图像融合模型中完成图像的融合。本发明将图像配准和图像融合过程在一个网络中进行训练，并共享编码器，从而减少了网络参数，加速了网络的训练过程；同时设计了一种DenseBlock结构，使得特征提取过程更为精确和可靠；最后采用配准解码器网络和跳跃连接的方式，使得网络的最后输出的变形场能够捕获到浅层网络的特征信息，并且能够和深层网络特征进行融合；因此，本发明方法的可靠性高、实用性好且精确性较好。