技术特征：
技术总结
本发明涉及图像融合方法，具体为一种基于深度学习的图像融合方法，本方法按如下步骤进行：基于自动编码器利用卷积层构建基本单元；将多个基本单元堆叠起来训练得到深度堆叠神经网络，并采用端对端的方式调整堆叠网络；利用该堆叠网络分解输入图像，得到各自的高频和低频特征映射图，分别利用局部方差取大和区域匹配度合并高频和低频特征映射图；并将高频融合特征映射图和低频融合特征映射图放回最后一层网络，得到最终的融合图像。本方法可以对图像进行自适应分解和重构，融合时只需高频和低频特征映射图各一幅，不需要人工定义滤波器个数和类型，也不需要选择图像的分解层数和滤波方向数，可以极大改善融合算法对先验知识的依赖性。
技术研发人员：蔺素珍;韩泽;郑瑶
受保护的技术使用者：中北大学
技术研发日：2017.04.01
技术公布日：2017.08.29