一种红外与可见光图像实时融合方法及装置

本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域，具体提供了一种红外与可见光图像实时融合方法及装置，首先，红外图像的重要信息体现在包含能发出更多热量的目标，使用轻量化卷积神经网络CNN学会自动从红外图像中检测出这些区域；然后，利用检测到的区域中准确提取所需信息，并进行有效的融合与重建；在轻量化卷积神经网络CNN中，进行设计损失函数式，加入二值化掩码图像，突出红外图像中辐射大量热量的物体，在训练时引导CNN关注目标所在的显著区域。与现有技术相比，本发明能够解决现有技术无法有效的利用图像中显著目标区域的问题，并且保证了融合计算的实时性，有效减低了算法的运行成本，实现了红外可见光图像的精准、高效融合。