論文の概要: Efficient and Model-Based Infrared and Visible Image Fusion Via Algorithm Unrolling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05896v2
• Date: Fri, 23 Apr 2021 12:04:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 19:27:00.943471
• Title: Efficient and Model-Based Infrared and Visible Image Fusion Via Algorithm Unrolling
• Title（参考訳）: アルゴリズムアンロールによる効率的・モデルベース赤外・可視画像融合
• Authors: Zixiang Zhao, Shuang Xu, Jiangshe Zhang, Chengyang Liang, Chunxia Zhang, Junmin Liu
• Abstract要約: 赤外線および可視画像融合(IVIF)は、赤外線画像からの熱放射情報を保持する画像と、可視画像からテクスチャの詳細を取得することを期待している。 従来のCNNベースのIVIFモデルの欠点を克服するために,モデルベース畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.83209572888164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared and visible image fusion (IVIF) expects to obtain images that retain thermal radiation information from infrared images and texture details from visible images. In this paper, a model-based convolutional neural network (CNN) model, referred to as Algorithm Unrolling Image Fusion (AUIF), is proposed to overcome the shortcomings of traditional CNN-based IVIF models. The proposed AUIF model starts with the iterative formulas of two traditional optimization models, which are established to accomplish two-scale decomposition, i.e., separating low-frequency base information and high-frequency detail information from source images. Then the algorithm unrolling is implemented where each iteration is mapped to a CNN layer and each optimization model is transformed into a trainable neural network. Compared with the general network architectures, the proposed framework combines the model-based prior information and is designed more reasonably. After the unrolling operation, our model contains two decomposers (encoders) and an additional reconstructor (decoder). In the training phase, this network is trained to reconstruct the input image. While in the test phase, the base (or detail) decomposed feature maps of infrared/visible images are merged respectively by an extra fusion layer, and then the decoder outputs the fusion image. Qualitative and quantitative comparisons demonstrate the superiority of our model, which can robustly generate fusion images containing highlight targets and legible details, exceeding the state-of-the-art methods. Furthermore, our network has fewer weights and faster speed.
• Abstract（参考訳）: 赤外線および可視画像融合(ivif)は、可視画像から赤外線画像とテクスチャ詳細から熱放射情報を保持する画像を得ることを期待している。 本稿では,従来のcnnベースのivifモデルの欠点を克服するために,アルゴリズム・アンロール画像融合(auif)と呼ばれるモデルベース畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルを提案する。 提案するauifモデルは,2次元の分解,すなわち低周波ベース情報と高周波ディテール情報をソース画像から分離するために確立された,従来の2つの最適化モデルの反復式から始まる。 次に、各イテレーションをCNN層にマッピングし、各最適化モデルをトレーニング可能なニューラルネットワークに変換するアルゴリズムをアンローリングする。 一般的なネットワークアーキテクチャと比較すると,提案するフレームワークはモデルに基づく事前情報を組み合わせて,より合理的に設計されている。 ロールング操作後、本モデルは2つの分解器(エンコーダ)と1つの追加再構成器(デコーダ)を含む。 トレーニングフェーズでは、入力画像の再構成のためにこのネットワークをトレーニングする。 試験段階では、赤外線・可視画像の基部(または詳細)分解された特徴マップをそれぞれ余分な融合層にマージし、デコーダが融合画像を出力する。 質的かつ定量的な比較は,最先端の手法を上回って,ハイライト目標と妥当な詳細を含む融合画像を生成することが可能な,モデルの優越性を示す。 さらに、我々のネットワークは重量が少なく、速度も速い。

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