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: 翻訳完了
- 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。
関連論文リスト
- Beyond Night Visibility: Adaptive Multi-Scale Fusion of Infrared and
Visible Images [49.75771095302775]
赤外線および可視画像を用いた適応型マルチスケール核融合ネットワーク(AMFusion)を提案する。
まず、赤外画像と可視画像から空間的特徴と意味的特徴を分離し、前者が光分布の調整に使用される。
第2に,事前学習したバックボーンから抽出した検出機能を利用して,意味的特徴の融合を誘導する。
第3に、通常の光強度で融合画像を制約する新しい照明損失を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-02T03:52:07Z) - A Multi-scale Information Integration Framework for Infrared and Visible Image Fusion [46.545365049713105]
赤外線および可視画像融合は、ソース画像の強度と詳細情報を含む融合画像を生成することを目的としている。
既存の手法は主に損失関数の単純な重みを採用し、各モードの情報保持を決定する。
近赤外・可視画像融合のためのマルチスケールデュアルアテンション(MDA)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T14:40:05Z) - Deep-learning-based decomposition of overlapping-sparse images: application at the vertex of neutrino interactions [2.5521723486759407]
本稿では,深層学習の力を利用して,多次元重なり合うスパース画像中の個々の物体を正確に抽出する手法を提案する。
これは、イメージング検出器から得られるオーバーレイド素粒子を分解した高エネルギー物理学の直接的な応用である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T16:12:25Z) - PAIF: Perception-Aware Infrared-Visible Image Fusion for Attack-Tolerant
Semantic Segmentation [50.556961575275345]
対向シーンにおけるセグメンテーションの堅牢性を促進するための認識認識型融合フレームワークを提案する。
我々は,先進の競争相手に比べて15.3% mIOUの利得で,ロバスト性を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-08T01:55:44Z) - Searching a Compact Architecture for Robust Multi-Exposure Image Fusion [55.37210629454589]
2つの大きなスタブリングブロックは、画素の不一致や非効率な推論など、開発を妨げる。
本研究では,高機能なマルチ露光画像融合のための自己アライメントとディテールリプレクションモジュールを取り入れたアーキテクチャ検索に基づくパラダイムを提案する。
提案手法は様々な競争方式より優れており、一般的なシナリオではPSNRが3.19%向上し、不整合シナリオでは23.5%向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-20T17:01:52Z) - Breaking Modality Disparity: Harmonized Representation for Infrared and
Visible Image Registration [66.33746403815283]
シーン適応型赤外線と可視画像の登録を提案する。
我々は、異なる平面間の変形をシミュレートするためにホモグラフィーを用いる。
我々は、まず、赤外線と可視画像のデータセットが不一致であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T06:49:56Z) - CoCoNet: Coupled Contrastive Learning Network with Multi-level Feature
Ensemble for Multi-modality Image Fusion [72.8898811120795]
我々は、赤外線と可視画像の融合を実現するために、CoCoNetと呼ばれるコントラスト学習ネットワークを提案する。
本手法は,主観的評価と客観的評価の両面において,最先端(SOTA)性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-20T12:02:07Z) - Visible and Near Infrared Image Fusion Based on Texture Information [4.718295968108302]
テクスチャ情報に基づく新しい可視・近赤外融合法を提案する。
従来の可視・近赤外画像融合法におけるアーティファクト,情報損失,ノイズの問題を解決することを目的としている。
実験の結果,提案アルゴリズムは可視・近赤外画像のスペクトル特性とユニークな情報を保存することができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-22T09:02:17Z) - Target-aware Dual Adversarial Learning and a Multi-scenario
Multi-Modality Benchmark to Fuse Infrared and Visible for Object Detection [65.30079184700755]
本研究は、物体検出のために異なるように見える赤外線と可視画像の融合の問題に対処する。
従来のアプローチでは、2つのモダリティの根底にある共通点を発見し、反復最適化またはディープネットワークによって共通空間に融合する。
本稿では、融合と検出の連立問題に対する二段階最適化の定式化を提案し、その後、核融合と一般的に使用される検出ネットワークのためのターゲット認識デュアル逆学習(TarDAL)ネットワークに展開する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T11:44:56Z) - When Image Decomposition Meets Deep Learning: A Novel Infrared and
Visible Image Fusion Method [27.507158159317417]
赤外線と可視光の融合は画像処理と画像強調においてホットな話題である。
本稿では,新しいデュアルストリーム自動エンコーダを用いた核融合ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T19:32:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。