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基于对抗博弈策略的无人机红外图像自适应融合

作者:

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研究背景与问题

无人机在复杂环境中的红外-可见光图像融合技术，对于提高无人机侦察、监视和目标识别能力具有重要意义。然而，现有的融合算法在实际应用中存在诸多问题，如实时性不足、目标特征易丢失以及背景伪影难以抑制等。这些问题严重影响了无人机图像融合的效果和实用性，因此，针对这些问题开展深入研究具有重要的理论意义和应用价值。

研究方法

本文针对上述问题，提出了一种基于对抗博弈策略的无人机红外图像自适应融合算法。该算法以轻量级RFN-Nest网络作为基础，通过引入对抗博弈机制，实现红外图像与可见光图像的实时、高效融合。具体而言，算法采用以下步骤： 1. 构建对抗博弈网络，通过对抗训练增强网络对复杂背景的适应性； 2. 设计自适应权重调整机制，根据图像特征动态调整融合权重； 3. 利用深度学习技术，实现红外图像与可见光图像的实时融合，提高融合效果。

核心结果

实验结果表明，所提出的基于对抗博弈策略的无人机红外图像自适应融合算法在多个方面取得了显著成果： 1. 在实时性方面，算法能够有效降低处理延迟，满足无人机实时应用的需求； 2. 在目标特征保持方面，算法能够有效抑制背景伪影，提高目标特征的准确性； 3. 在背景抑制方面，算法能够有效降低背景干扰，提高图像质量。此外，通过与其他融合算法进行对比，本文提出的算法在综合性能上具有显著优势。

结论与意义

本文提出的基于对抗博弈策略的无人机红外图像自适应融合算法，能够有效解决无人机红外-可见光图像融合中存在的实时性不足、目标特征易丢失及背景伪影难抑制等问题。该算法具有以下意义： 1. 提高了无人机图像融合的实时性和准确性，有助于提升无人机在复杂环境下的应用效果； 2. 为无人机图像融合技术的研究提供了新的思路和方法，推动了相关领域的技术发展； 3. 具有较高的实用价值，可为无人机在实际应用中提供技术支持。总之，本文的研究成果对于无人机红外图像融合技术的发展具有重要的理论意义和应用价值。

文章来源：《红外技术》网址: http://www.hongwaijishu.cn/qikandaodu/2026/1027/334.html