Devido a problemas na fusão de imagens infravermelhas e visíveis em condições de baixa luminosidade, como falta de clareza nos detalhes de textura e percepção visual deficiente causada pela negligência da iluminação, este artigo propõe um método de fusão de imagens infravermelhas e visíveis multi-échelles com aprimoramento de baixa luz e injeção semântica. Primeiro, foi projetada uma rede adequada para aprimoramento em baixa luminosidade, por meio de um modelo residual iterativo, para melhorar imagens visíveis em cenas noturnas. Em seguida, foi utilizado um extrator de características baseado na arquitetura Nest como codificador e decodificador da rede, onde características profundas capturam a estrutura complexa da imagem e informações semânticas. Foi projetado um módulo de aprendizado de priori semântico que, por meio de atenção cruzada, extrai mais informações semânticas profundas das imagens infravermelhas e visíveis, e uma unidade de injeção semântica injeta progressivamente as características aprimoradas em diferentes escalas. Depois, foi projetado um ramo de aprimoramento de gradiente, onde as características principais passam primeiro por atenção mista, e depois são divididas em fluxos de operadores Sobel e Laplacianos para fortalecer o gradiente da imagem fundida. Finalmente, através de conexões densas dentro do mesmo nível e conexões de salto entre diferentes níveis no decodificador, as características multi-échelles são reconstruídas. Os resultados experimentais mostram que este método melhorou, em média, a fidelidade da informação visual, a informação mútua, o coeficiente de correlação de diferença e a frequência espacial em 23,1%, 16,3%, 18% e 39,8%, respectivamente, em comparação com nove métodos comparativos, melhorando efetivamente a qualidade da imagem fusionada em ambientes com baixa luminosidade e ajudando a melhorar o desempenho das tarefas visuais avançadas.

fusão de imagens infravermelhas e visíveis;rede de fusão multiescala;aprimoramento de baixa luminosidade;atenção cruzada;injeção semântica