論文の概要: HDDGAN: A Heterogeneous Dual-Discriminator Generative Adversarial Network for Infrared and Visible Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15992v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 17:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 18:41:38.045157
• Title: HDDGAN: A Heterogeneous Dual-Discriminator Generative Adversarial Network for Infrared and Visible Image Fusion
• Title（参考訳）: HDDGAN:赤外・可視画像融合のための異種二重識別器生成アドバイサルネットワーク
• Authors: Guosheng Lu, Zile Fang, Chunming He, Zhigang Zhao,
• Abstract要約: 赤外線・可視画像融合(IVIF)は、可視画像からテクスチャの詳細を統合しつつ、赤外線画像からの熱放射情報を保存することを目的としている。 一般的な方法は、熱領域の特徴と詳細な情報を同時に取得する上で、しばしば課題に直面します。 この問題に対処するために,新しい異種二重識別器生成逆数ネットワーク(HDDGAN)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3874486202578669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrared and visible image fusion (IVIF) aims to preserve thermal radiation information from infrared images while integrating texture details from visible images, enabling the capture of important features and hidden details of subjects in complex scenes and disturbed environments. Consequently, IVIF offers distinct advantages in practical applications such as video surveillance, night navigation, and target recognition. However, prevailing methods often face challenges in simultaneously capturing thermal region features and detailed information due to the disparate characteristics of infrared and visible images. Consequently, fusion outcomes frequently entail a compromise between thermal target area information and texture details. In this study, we introduce a novel heterogeneous dual-discriminator generative adversarial network (HDDGAN) to address this issue. Specifically, the generator is structured as a multi-scale skip-connected structure, facilitating the extraction of essential features from different source images. To enhance the information representation ability of the fusion result, an attention mechanism is employed to construct the information fusion layer within the generator, leveraging the disparities between the source images. Moreover, recognizing the distinct learning requirements of information in infrared and visible images, we design two discriminators with differing structures. This approach aims to guide the model to learn salient information from infrared images while simultaneously capturing detailed information from visible images. Extensive experiments conducted on various public datasets demonstrate the superiority of our proposed HDDGAN over other state-of-the-art (SOTA) algorithms, highlighting its enhanced potential for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 赤外線・可視画像融合(IVIF)は、可視画像からテクスチャの詳細を統合しつつ、赤外線画像からの熱放射情報を保存することを目的としており、複雑なシーンや乱れた環境において、重要な特徴や被写体の隠れた詳細を捉えることができる。 その結果、IVIFは、ビデオ監視、夜間ナビゲーション、ターゲット認識などの実用的な応用において、明確なアドバンテージを提供する。 しかし、赤外線と可視画像の異なる特徴により、熱領域の特徴と詳細な情報を同時に取得する上で、一般的な手法はしばしば課題に直面している。 その結果、融合の結果は熱標的領域情報とテクスチャの詳細の間の妥協を頻繁に伴う。 本研究では,この問題に対処するために,新しい異種二重識別器生成敵ネットワーク(HDDGAN)を提案する。 具体的には、このジェネレータはマルチスケールのスキップ接続構造として構成され、異なるソース画像から必須の特徴の抽出を容易にする。 融合結果の情報表現能力を高めるために、ソース画像間の相違を利用して、ジェネレータ内の情報融合層を構築するための注意機構を用いる。 さらに、赤外線と可視画像における情報の異なる学習要件を認識し、異なる構造を持つ2つの識別器を設計する。 本手法は、可視画像から詳細な情報を同時に取得しながら、赤外線画像から有能な情報を学習するためのモデルを導くことを目的としている。 様々な公開データセット上で行った大規模な実験は、提案したHDDGANが他の最先端(SOTA)アルゴリズムよりも優れていることを実証し、実用的な応用の可能性を強調した。

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