Para superar o problema da fraca diferença na intensidade espectral entre os alvos de dispersão de minas e o fundo terrestre circundante em condições de pouca luz noturna, foi estudado um algoritmo de aprimoramento de fusão de imagens de polarização em luz visível não supervisionado de ponta a ponta. A imagem fundida utiliza as características de polarização das minas dispersas para realçar os alvos das minas à noite, enquanto mantém o máximo possível das informações detalhadas da textura da cena. A rede do algoritmo de fusão é composta por um módulo de extração de características, módulo de fusão de características e módulo de reconstrução de imagem. No aspecto da fusão de características, foi introduzido um mecanismo de atenção híbrido para reforçar a capacidade da rede de extrair informações significativas do tensor de características. E, por meio do design de uma função de perda baseada na distribuição do conteúdo de pixels, a imagem fundida é orientada a preservar mais características das regiões de pixels significativos da imagem fonte, realizando uma saída de rede de ponta a ponta. Para o conjunto de dados de dispersão de minas noturnas, foram realizadas avaliações subjetivas e objetivas com 7 métodos principais de fusão de imagem, apresentando desempenho ótimo em 8 indicadores, como SSIM e VIF. As imagens aprimoradas por fusão no modelo YOLOv5 apresentaram melhor desempenho na tarefa de detecção de minas em comparação com imagens de intensidade (melhoria de 8% no mAP@0.5, 11% no mAP@0.5:0.95). Este modelo é avançado e tem impacto positivo em tarefas posteriores de detecção de alvos de minas.

fusão de imagens; dispersão de minas; características de polarização; luz visível; baixa luminosidade