論文の概要: LE2Fusion: A novel local edge enhancement module for infrared and
visible image fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17374v1
- Date: Sat, 27 May 2023 05:37:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 19:55:54.576788
- Title: LE2Fusion: A novel local edge enhancement module for infrared and
visible image fusion
- Title（参考訳）: LE2Fusion:赤外および可視画像融合のための新しい局所端強調モジュール
- Authors: Yongbiao Xiao, Hui Li, Chunyang Cheng, and Xiaoning Song
- Abstract要約: 複雑な照明条件下では、局所領域のエッジ情報に注意を払うアルゴリズムはほとんどない。
本稿では, LE2Fusion と呼ばれる局所的なエッジ拡張に基づく融合ネットワークを提案する。
実験により,提案手法は,公開データセット上での最先端の融合手法よりも優れた核融合性能を示すことが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.11574718614606
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Infrared and visible image fusion task aims to generate a fused image which
contains salient features and rich texture details from multi-source images.
However, under complex illumination conditions, few algorithms pay attention to
the edge information of local regions which is crucial for downstream tasks. To
this end, we propose a fusion network based on the local edge enhancement,
named LE2Fusion. Specifically, a local edge enhancement (LE2) module is
proposed to improve the edge information under complex illumination conditions
and preserve the essential features of image. For feature extraction, a
multi-scale residual attention (MRA) module is applied to extract rich
features. Then, with LE2, a set of enhancement weights are generated which are
utilized in feature fusion strategy and used to guide the image reconstruction.
To better preserve the local detail information and structure information, the
pixel intensity loss function based on the local region is also presented. The
experiments demonstrate that the proposed method exhibits better fusion
performance than the state-of-the-art fusion methods on public datasets.
- Abstract（参考訳）: Infrared and visible image fusion taskは、多ソース画像から有能な特徴と豊かなテクスチャを含む融合画像を生成することを目的としている。
しかし, 複雑な照明条件下では, 下流作業に欠かせないローカル領域のエッジ情報に注目するアルゴリズムはほとんどない。
そこで本研究では, LE2Fusion というローカルエッジ拡張に基づく融合ネットワークを提案する。
特に、複雑な照明条件下でのエッジ情報の改善と画像の本質的特徴の保存のために、局所エッジ強調(le2)モジュールが提案されている。
特徴抽出にはマルチスケール残留注意モジュール(MRA)を用いてリッチな特徴を抽出する。
そして、LE2では、特徴融合戦略で利用し、画像再構成を誘導する一連の強調重みを生成する。
局所的詳細情報と構造情報をよりよく保存するために、局所的領域に基づく画素強度損失関数も提示する。
実験により,提案手法は,公開データセットにおける最先端の融合手法よりも高い融合性能を示すことが示された。
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