DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.16.007
基金项目：邢台市重点研发计划项目（2022ZC015）
作 者：马 健 （河北科技工程职业技术大学，河北 邢台 054000）
摘 要：虽然工业安全监管规范日益完善，但现有的智能传感设备往往受到光学传感景深的限制，获取的图像不能反映场景内全部信息，需要采用多聚焦图像融合算法将同一场景下多幅图像进行有效空间信息整合。文章借助一种端到端的深度学习算法模型，在原有图像融合基础上增添图像增强模块来进一步优化源图像的高频空间信息，降低噪声模糊对融合结果的干扰，在特征提取模块部分采用轻量级注意力模块CBAM，该模块可从空间和通道两个维度进行特征提取，能更好地保留图像信息；融合模块借助于Sobel算子进行梯度特征提取，减少噪声对融合结果的影响并生成融合决策图，最终将决策图与源图像进行权重融合生成一幅高分辨率图像。仿真结果表明，该算法通过增强模块、特征提取模块、特征融合模块、特征重构模块进行融合处理，能够极大地保留图像信息，保持良好的边缘结构。
关键词：安全监管；图像融合；深度学习
引文信息：[1]马健.基于智能传感设备的多聚焦图像融合算法[J].南方农机，2024，55(16)：26-28.
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