基于Transformer和生成对抗网络的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合任务中聚焦与离焦边界区域处理不平滑的问题,基于Transformer的全局特征提取能力,提出了一种包含双判别器的生成对抗网络方案.生成器以端到端的形式完成多聚焦图像融合任务,借助Transformer获取全局依赖性和低频空间细节,通过跨域的交叉注意力机制帮助生成器模型的双分支达到信息交互的效果,获取另一通道上的冗余信息和互补信息.该模型在学习过程中结合图像的全局信息进行参数更新,从而克服上述问题,且尽可能保留多聚焦图像中聚焦区域的有效信息.通过对比实验表明,所提方法可行且具备竞争力.