論文の概要: DDRF: Denoising Diffusion Model for Remote Sensing Image Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04774v1
- Date: Mon, 10 Apr 2023 12:28:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 17:24:22.684668
- Title: DDRF: Denoising Diffusion Model for Remote Sensing Image Fusion
- Title（参考訳）: ddrf:リモートセンシング画像融合のための分極拡散モデル
- Authors: ZiHan Cao, ShiQi Cao, Xiao Wu, JunMing Hou, Ran Ran, Liang-Jian Deng
- Abstract要約: 生成モデルとしてのデノシング拡散モデルは、画像生成の分野で多くの注目を集めている。
画像融合フィールドへの拡散モデルを導入し、画像融合タスクを画像から画像への変換として扱う。
本手法は,画像融合タスクに拡散モデルを適用するために,他の作業に刺激を与え,この分野の洞察を得ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.06521373423708
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Denosing diffusion model, as a generative model, has received a lot of
attention in the field of image generation recently, thanks to its powerful
generation capability. However, diffusion models have not yet received
sufficient research in the field of image fusion. In this article, we introduce
diffusion model to the image fusion field, treating the image fusion task as
image-to-image translation and designing two different conditional injection
modulation modules (i.e., style transfer modulation and wavelet modulation) to
inject coarse-grained style information and fine-grained high-frequency and
low-frequency information into the diffusion UNet, thereby generating fused
images. In addition, we also discussed the residual learning and the selection
of training objectives of the diffusion model in the image fusion task.
Extensive experimental results based on quantitative and qualitative
assessments compared with benchmarks demonstrates state-of-the-art results and
good generalization performance in image fusion tasks. Finally, it is hoped
that our method can inspire other works and gain insight into this field to
better apply the diffusion model to image fusion tasks. Code shall be released
for better reproducibility.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルとしてのデノシング拡散モデルは、その強力な生成能力により、画像生成の分野で近年多くの注目を集めている。
しかし、拡散モデルはまだ画像融合の分野で十分な研究を受けていない。
本稿では,画像融合領域に拡散モデルを導入し,画像融合タスクを画像から画像への変換として扱い,粗粒状スタイル情報と高周波・低周波情報を拡散UNetに注入する2つの異なる条件注入変調モジュール(スタイル伝達変調とウェーブレット変調)を設計し,融合画像を生成する。
また,画像融合作業における拡散モデルの残差学習と学習目標の選択についても検討した。
定量的および定性的な評価に基づく大規模な実験結果は,画像融合タスクにおける最先端の結果と優れた一般化性能を示す。
最後に,本手法が他の作業に刺激を与え,この分野の洞察を得て,画像融合タスクに拡散モデルを適用することを期待する。
コードは再現性を高めるために解放される。
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