論文の概要: CHITNet: A Complementary to Harmonious Information Transfer Network for Infrared and Visible Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06118v6
• Date: Tue, 22 Oct 2024 02:42:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:10.395872
• Title: CHITNet: A Complementary to Harmonious Information Transfer Network for Infrared and Visible Image Fusion
• Title（参考訳）: 近赤外・可視画像融合のための高調波情報伝達ネットワークCHITNet
• Authors: Keying Du, Huafeng Li, Yafei Zhang, Zhengtao Yu,
• Abstract要約: 現在の赤外線および可視画像融合法(IVIF)は、相補的特徴を発掘するために非常に長い期間がかかる。 我々は、調和した情報伝達ネットワーク(CHITNet)を提案する。 相補的情報を調和したものに合理的に転送し、2つのモダリティから相補的特徴の共有と相補的特徴を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.152191521891016
• License:
• Abstract: Current infrared and visible image fusion (IVIF) methods go to great lengths to excavate complementary features and design complex fusion strategies, which is extremely challenging. To this end, we rethink the IVIF outside the box, proposing a complementary to harmonious information transfer network (CHITNet). It reasonably transfers complementary information into harmonious one, which integrates both the shared and complementary features from two modalities. Specifically, to skillfully sidestep aggregating complementary information in IVIF, we design a mutual information transfer (MIT) module to mutually represent features from two modalities, roughly transferring complementary information into harmonious one. Then, a harmonious information acquisition supervised by source image (HIASSI) module is devised to further ensure the complementary to harmonious information transfer after MIT. Meanwhile, we also propose a structure information preservation (SIP) module to guarantee that the edge structure information of the source images can be transferred to the fusion results. Moreover, a mutual promotion training paradigm with interaction loss is adopted to facilitate better collaboration among MIT, HIASSI and SIP. In this way, the proposed method is able to generate fused images with higher qualities. Extensive experimental results demonstrate the superiority of CHITNet over state-of-the-art algorithms in terms of visual quality and quantitative evaluations.
• Abstract（参考訳）: 現在の赤外線および可視画像融合法(IVIF)は、相補的な特徴を発掘し、複雑な融合戦略を設計するのに非常に困難である。 この目的のために、ボックス外でIVIFを再考し、調和した情報伝達ネットワーク(CHITNet)を補完することを提案する。 相補的情報を調和したものに合理的に転送し、2つのモダリティから相補的特徴の共有と相補的特徴を統合する。 具体的には,IVIFにおける相補的情報収集を巧みに行うために,相互情報伝達モジュールを設計し,相補的情報を相補的情報に大まかに変換する。 そして、ソース画像(HIASSI)モジュールによって管理される調和情報取得を考案し、MIT以降の調和情報伝達の補間をさらに確実にする。 また、ソース画像のエッジ構造情報を融合結果に転送できることを保証する構造情報保存(SIP)モジュールも提案する。 さらに,MIT,HIASSI,SIP間のコラボレーションを促進するために,インタラクション損失を伴う相互促進トレーニングパラダイムが採用されている。 このようにして,提案手法はより高品質な融合画像を生成することができる。 視覚的品質と定量的評価の観点から,CHITNetが最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示した。

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