双光图像融合模型训练方法、设备及程序产品与流程

本发明涉及图像处理，特别涉及一种双光图像融合模型训练方法、电子设备及计算机程序产品。

背景技术：

1、红外成像基于物体热辐射原理工作，具备穿透烟雾的能力，且不受光照条件限制，可实现全天候目标探测。然而，红外样本图像普遍存在空间分辨率低、纹理匮乏等缺陷，难以呈现场景的细节信息。可见光成像依赖环境光照，能够捕获丰富的色彩和纹理信息，但在低照度环境下成像质量极低。两种成像模态在信息表征上形成天然互补，通过红外与可见光样本图像融合技术整合红外热信息与可见光纹理信息，可构建兼具目标显著性与场景细节的高质量图像。

2、当前主流融合方法主要包括传统多尺度变换方法与深度学习方法两大类。传统方法一般通过人工设计融合规则实现信息融合，其自适应能力不足，难以应对复杂场景。深度学习方法采用编码器-解码器等神经网络架构，依托神经网络强大的特征学习能力，实现端到端融合，显著提升了融合质量。但基于深度学习方法的损失函数一般为人工设计，多聚焦于像素级相似度或全局结构一致性，难以有效引导网络增强热目标的视觉突出性，导致在实际应用中仍面临红外目标显著性不足的瓶颈。现有融合策略在处理过暗或过曝区域时缺乏自适应调节能力，导致阴影区域细节坍塌或高亮区域信息丢失。由于融合任务缺乏客观真值，现有监督方法多依赖人工合成伪标签或源图像构建参考图像，但现有的标签图像的生成策略未能有效抑制源图像中的退化区域（如过暗、过曝区域），导致监督信号包含噪声干扰，网络学习过程存在偏差，加剧了融合质量下降。

技术实现思路

1、为了解决现有存在的技术问题，本发明提供一种双光图像融合模型训练方法、电子设备、双光成像设备及计算机程序产品，能对图像中的图像细节进行增加，生成的标签图像更能突出目标边缘、场景纹理等关键信息，为模型提供更强的细节监督信号。

2、第一方面，提供一种双光图像融合模型训练方法，包括：获取同一场景采集的样本图像，样本图像包括可见光样本图像及红外样本图像；基于可见光样本图像及红外样本图像，确定伪标签图像；基于样本图像及伪标签图像，训练双光图像融合模型，得到已训练的双光图像融合模型。

3、第二方面，提供一种电子设备，包括至少一个电子设备，每个电子设备包括处理器和存储器；至少一个电子设备的处理器用于执行至少一个电子设备的存储器中存储的指令，以使得电子设备执行本申请第一方面提供的一种双光图像融合模型训练方法。

4、第三方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被执行时实现如本申请第一方面提供的一种双光图像融合模型训练方法。

5、本申请基于可见光样本图像及红外样本图像，生成样本图像对应的伪标签图像，伪标签图像更能突出目标边缘、场景纹理等关键信息，为模型提供更强的细节监督信号，因此，伪标签更贴合真实融合需求，引导双光图像融合模型在训练学习的过程中，在红外与可见光特征融合时，自动学习保留有效细节、抑制噪声，从而提升图像融合效果。

1.一种双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述可见光样本图像及所述红外样本图像，确定伪标签图像包括：

3.如权利要求2所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述基准图像，确定所述伪标签图像包括：

4.如权利要求3所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述基准图像及所述增强图像，确定所述伪标签图像包括：

5.如权利要求3所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于非线性调制函数，对所述差值图像中处于第二亮度区间内的像素亮度进行增强，对第一亮度区间及第三亮度区间内的像素亮度进行抑制，得到增强图像，包括：

6.如权利要求4所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述增强图像，执行细节特征的提取，得到细节增强图像包括：

7.如权利要求4所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述细节增强图像及所述基准图像，生成所述伪标签图像，包括：

8.如权利要求1所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述样本图像及所述伪标签图像，训练双光图像融合模型，得到已训练的双光图像融合模型，包括：

9.如权利要求8所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述二值掩模、所述预测融合图像及所述伪标签图像，确定红外热力增强损失包括：

10.如权利要求9所述的双光图像融合模型训练方法，其特征在于，所述基于所述二值掩模，确定亮度权重矩阵包括：

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器；所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述电子设备执行权利要求1-10任一项中所述双光图像融合模型训练方法。

12.一种包含指令的计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，使得实现权利要求1-10任一项所述的方法。