IAIFNet：一种光照感知的红外与可见光图像融合网络
计算机视觉与模式识别
2024-05-28 v3
摘要
红外与可见光图像融合（IVIF）用于生成兼具两幅图像综合特征的融合图像，有利于下游视觉任务。然而，现有方法很少考虑低光照环境下的照明条件，且融合图像中的目标往往不够突出。针对上述不足，我们提出了一种光照感知的红外与可见光图像融合网络，命名为 IAIFNet。在我们的框架中，光照增强网络首先估计输入图像的入射光照图。随后，借助所提出的自适应差分融合模块（ADFM）与显著目标感知模块（STAM），图像融合网络将光照增强后的红外与可见光图像的显著特征有效整合为具有高视觉质量的融合图像。大量实验结果验证，我们的方法优于五种最先进的红外与可见光图像融合方法。
引用
@article{arxiv.2309.14997,
title = {IAIFNet: An Illumination-Aware Infrared and Visible Image Fusion Network},
author = {Qiao Yang and Yu Zhang and Zijing Zhao and Jian Zhang and Shunli Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14997},
year = {2024}
}
备注
Accept by IEEE Signal Processing Letters