論文の概要: IAIFNet: An Illumination-Aware Infrared and Visible Image Fusion Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14997v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 15:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 13:13:28.384584
• Title: IAIFNet: An Illumination-Aware Infrared and Visible Image Fusion Network
• Title（参考訳）: IAIFNet:照明対応赤外線可視画像融合ネットワーク
• Authors: Qiao Yang, Yu Zhang, Jian Zhang, Zijing Zhao, Shunli Zhang, Jinqiao Wang, Junzhe Chen
• Abstract要約: 我々はIAIFNetという名前のイルミネーション対応赤外線・可視画像融合ネットワークを提案する。 本フレームワークでは,まず,入力画像の入射照明マップを推定する。 適応微分融合モジュール (ADFM) と有向目標認識モジュール (STAM) の助けを借りて, 画像融合ネットワークは, 照明付赤外線と可視画像の有向的特徴を高画質の融合画像に効果的に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.55433673796615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared and visible image fusion (IVIF) is used to generate fusion images with comprehensive features of both images, which is beneficial for downstream vision tasks. However, current methods rarely consider the illumination condition in low-light environments, and the targets in the fused images are often not prominent. To address the above issues, we propose an Illumination-Aware Infrared and Visible Image Fusion Network, named as IAIFNet. In our framework, an illumination enhancement network first estimates the incident illumination maps of input images. Afterwards, with the help of proposed adaptive differential fusion module (ADFM) and salient target aware module (STAM), an image fusion network effectively integrates the salient features of the illumination-enhanced infrared and visible images into a fusion image of high visual quality. Extensive experimental results verify that our method outperforms five state-of-the-art methods of fusing infrared and visible images.
• Abstract（参考訳）: Infrared and visible image fusion (IVIF) は、両画像の包括的な特徴を持つ融合画像を生成するために用いられる。 しかし、現在の方法は、低照度環境における照明条件をほとんど考慮せず、融合画像のターゲットは目立たないことが多い。 上記の課題に対処するため,IAIFNet という名前のイルミネーション対応赤外線・可視画像融合ネットワークを提案する。 本フレームワークでは,まず,入力画像の入射照明マップを推定する。 その後、適応微分融合モジュール (ADFM) と有向目標認識モジュール (STAM) の助けを借りて、画像融合ネットワークは、照明付赤外線と可視画像の塩分特性を視覚的品質の高い融合画像に効果的に統合する。 広範な実験結果から, 赤外線画像と可視画像を融合する5つの最先端手法に勝ることを確認した。

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