一种复杂场景下多尺度特征的图像融合方法

本发明涉及图像融合技术领域，特别涉及一种复杂场景下多尺度特征的图像融合方法，S1，多尺度卷积神经网络结合深度可分离卷积进行每个输入图像的多尺度分析，通过CA坐标注意力模块识别并强化聚焦区域和散焦区域之间的关键特征；S2，通过注意力门模块筛选和强化这些特征映射，进一步融合得到一个综合的特征映射；S3，对融合后的特征映射进行初始分割，采用U‑Net模型的强大分割能力，结合形态学处理和分水岭算法精细调整，生成最终的分割图或决策图。这一整合的处理策略确保了决策图的准确性和融合图像的高质量。