論文の概要: Visible and infrared self-supervised fusion trained on a single example
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04100v1
- Date: Sun, 9 Jul 2023 05:25:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 15:30:00.985980
- Title: Visible and infrared self-supervised fusion trained on a single example
- Title（参考訳）: 単一例による可視・赤外線自己監督核融合
- Authors: Nati Ofir
- Abstract要約: マルチスペクトルイメージングは画像処理とコンピュータビジョンに重要な課題である。
提案手法は,Conal-Neural-Network (CNN) を Self-Supervised-Learning (SSL) でトレーニングすることにより,これら2つのチャンネルを融合させる。
SSLは、SSIM(Sturcture-of-Similarity)損失とEP(Edge-Preservation)損失の組み合わせに基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses the problem of visible (RGB) to Near-Infrared (NIR)
image fusion. Multispectral imaging is an important task relevant to image
processing and computer vision, even more, since the development of the RGBT
sensor. While the visible image sees color and suffers from noise, haze, and
clouds, the NIR channel captures a clearer picture and it is significantly
required by applications such as dehazing or object detection. The proposed
approach fuses these two aligned channels by training a
Convolutional-Neural-Network (CNN) by a Self-Supervised-Learning (SSL) on a
single example. For each such pair, RGB and IR, the network is trained for
seconds to deduce the final fusion. The SSL is based on Sturcture-of-Similarity
(SSIM) loss combined with Edge-Preservation (EP) loss. The labels for the SSL
are the input channels themselves. This fusion preserves the relevant detail of
each spectral channel while not based on a heavy training process. In the
experiments section, the proposed approach achieves better qualitative and
quantitative multispectral fusion results with respect to other recent methods,
that are not based on large dataset training.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、可視光(RGB)と近赤外(NIR)画像融合の問題に対処する。
マルチスペクトルイメージングは、RGBTセンサーの開発以来、画像処理やコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
可視画像は色が見え、ノイズ、ヘイズ、雲に苦しむが、NIRチャネルはより鮮明な画像をキャプチャし、デハジングやオブジェクト検出などのアプリケーションでかなり必要である。
提案手法は,CNN(Convolutional-Neural-Network)をSSL(Self-Supervised-Learning)でトレーニングすることで,これら2つのチャネルを融合させる。
RGBとIRのそれぞれのペアに対して、ネットワークは最終融合を推定するために数秒間訓練される。
SSLは、SSIM(Sturcture-of-Similarity)損失とEP(Edge-Preservation)損失の組み合わせに基づいている。
SSLのラベルは入力チャネル自身である。
この融合は、重いトレーニングプロセスに基づいていないが、各スペクトルチャネルの関連する詳細を保存する。
実験部では,大規模データセットのトレーニングを基礎としない他の手法に対して,提案手法はより質的かつ定量的なマルチスペクトル融合結果を達成する。
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