論文の概要: Decomposition-based and Interference Perception for Infrared and Visible
Image Fusion in Complex Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02096v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 09:27:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 22:17:17.552999
- Title: Decomposition-based and Interference Perception for Infrared and Visible
Image Fusion in Complex Scenes
- Title（参考訳）: 複雑な場面における赤外・可視画像融合の分解と干渉知覚
- Authors: Xilai Li, Xiaosong Li, Haishu Tan
- Abstract要約: 本稿では,分解に基づく干渉知覚画像融合法を提案する。
可視画像の画素を光透過の散乱度から分類し,画像の細部とエネルギー情報を分離する。
この洗練された分解により、複雑なシーンにあるより干渉するピクセルを識別するモデルが提案される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.919706769234434
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Infrared and visible image fusion has emerged as a prominent research in
computer vision. However, little attention has been paid on complex scenes
fusion, causing existing techniques to produce sub-optimal results when suffers
from real interferences. To fill this gap, we propose a decomposition-based and
interference perception image fusion method. Specifically, we classify the
pixels of visible image from the degree of scattering of light transmission,
based on which we then separate the detail and energy information of the image.
This refined decomposition facilitates the proposed model in identifying more
interfering pixels that are in complex scenes. To strike a balance between
denoising and detail preservation, we propose an adaptive denoising scheme for
fusing detail components. Meanwhile, we propose a new weighted fusion rule by
considering the distribution of image energy information from the perspective
of multiple directions. Extensive experiments in complex scenes fusions cover
adverse weathers, noise, blur, overexposure, fire, as well as downstream tasks
including semantic segmentation, object detection, salient object detection and
depth estimation, consistently indicate the effectiveness and superiority of
the proposed method compared with the recent representative methods.
- Abstract（参考訳）: 赤外線と可視画像融合は、コンピュータビジョンにおける顕著な研究である。
しかし、複雑なシーン融合にはほとんど注意が払われておらず、既存の技術は実際の干渉に苦しむ際に準最適結果をもたらす。
このギャップを埋めるために,分解に基づく干渉知覚画像融合法を提案する。
具体的には、可視画像の画素を光透過の散乱度から分類し、画像の詳細とエネルギー情報を分離する。
この洗練された分解により、複雑なシーンにあるより干渉するピクセルを識別するモデルが提案される。
復調とディテール保存のバランスをとるために,ディテールコンポーネントを融合させる適応型ディスプレー方式を提案する。
一方,複数方向から見た画像エネルギー情報の分布を考慮した新たな重み付き融合法を提案する。
複雑なシーンの融合における広範囲な実験は、悪天候、ノイズ、ぼやけ、過剰露出、火災、およびセマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出、サルエント物体検出、深さ推定を含む下流タスクをカバーし、最近の代表的な手法と比較して、提案手法の有効性と優位性を一貫して示している。
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