論文の概要: Fusion of Infrared and Visible Images based on Spatial-Channel Attentional Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13672v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 21:05:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 19:58:07.375672
• Title: Fusion of Infrared and Visible Images based on Spatial-Channel Attentional Mechanism
• Title（参考訳）: 空間チャネル注意機構に基づく赤外画像と可視画像の融合
• Authors: Qian Xu
• Abstract要約: Infrared and visible image fusion (IVIF) の革新的アプローチであるAMFusionNetを提案する。 可視光源からのテクスチャ特徴と赤外線画像からの熱的詳細を同化することにより,包括的情報に富んだ画像を生成する。 提案手法は, 品質と量の観点から, 最先端のアルゴリズムより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.388001684915793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the study, we present AMFusionNet, an innovative approach to infrared and visible image fusion (IVIF), harnessing the power of multiple kernel sizes and attention mechanisms. By assimilating thermal details from infrared images with texture features from visible sources, our method produces images enriched with comprehensive information. Distinct from prevailing deep learning methodologies, our model encompasses a fusion mechanism powered by multiple convolutional kernels, facilitating the robust capture of a wide feature spectrum. Notably, we incorporate parallel attention mechanisms to emphasize and retain pivotal target details in the resultant images. Moreover, the integration of the multi-scale structural similarity (MS-SSIM) loss function refines network training, optimizing the model for IVIF task. Experimental results demonstrate that our method outperforms state-of-the-art algorithms in terms of quality and quantity. The performance metrics on publicly available datasets also show significant improvement
• Abstract（参考訳）: 本研究では、複数のカーネルサイズとアテンション機構のパワーを利用する、赤外線および可視画像融合(IVIF)の革新的なアプローチであるAMFusionNetを提案する。 赤外線画像からの熱的詳細と可視光源からのテクスチャ特徴を同化することにより,包括的情報に富んだ画像を生成する。 一般的なディープラーニング手法とは違って,複数の畳み込みカーネルを用いた融合機構を包含し,広範な特徴スペクトルのロバストなキャプチャを実現する。 特に、並列注意機構を組み込んで、画像中の重要なターゲットの詳細を強調・維持する。 さらに、マルチスケール構造類似度(ms-ssim)損失関数の統合はネットワークトレーニングを洗練し、ivifタスクのモデルを最適化する。 実験結果から,本手法は品質と量で最先端のアルゴリズムより優れていることが示された。 公開データセットのパフォーマンス指標も大幅に改善された

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