一种条件扩散模型的红外与可见光图像融合方法

本发明公开了一种条件扩散模型的红外与可见光图像融合方法，利用了扩散模型强大的生成能力，将图像融合任务转化为一个生成过程。在此过程中，引入了条件扩散模型来抽取两种不同模态下的相关特征，而不确定性驱动机制确保了重要特征的有效传递。同时，内容一致性原则保证了源图像与最终融合结果之间的结构完整性。通过这种方法，本发明能够生成质量更高的融合图像，这不仅有助于提高视觉上的感知质量，也在定量评估方面超越了当前多种先进的算法。更重要的是，实验结果显示，本发明在智能交通系统的特定任务如目标检测中展现了卓越的性能，为改善交通流量管理和增强道路安全性提供了强有力的技术支持。