基于深度神经网络的红外与可见光图像融合算法研究

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摘要：该文提出并优化了一种基于深度神经网络的红外与可见光图像融合算法，采用感知损失和对抗性训练两种优化策略。经实验验证，优化算法在图像质量上超越传统方法。感知损失提高了融合图像的清晰度和语义信息，对抗性训练增强了真实感和细节保留。这一研究为红外与可见光图像融合领域引入了先进的深度学习方法，为相关领域的技术应用提供了有力支持。（剩余4361字）

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