論文の概要: Conti-Fuse: A Novel Continuous Decomposition-based Fusion Framework for Infrared and Visible Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04689v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 11:18:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:23:28.364297
• Title: Conti-Fuse: A Novel Continuous Decomposition-based Fusion Framework for Infrared and Visible Images
• Title（参考訳）: Conti-Fuse:赤外線と可視画像のための新しい連続分解型融合フレームワーク
• Authors: Hui Li, Haolong Ma, Chunyang Cheng, Zhongwei Shen, Xiaoning Song, Xiao-Jun Wu,
• Abstract要約: モーダル間および内部モーダル関係のための連続分解に基づく融合フレームワーク(Conti-Fuse)を提案する。 提案したConti-Fuseは,最先端の融合法よりも優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.50274982747009
• License:
• Abstract: For better explore the relations of inter-modal and inner-modal, even in deep learning fusion framework, the concept of decomposition plays a crucial role. However, the previous decomposition strategies (base \& detail or low-frequency \& high-frequency) are too rough to present the common features and the unique features of source modalities, which leads to a decline in the quality of the fused images. The existing strategies treat these relations as a binary system, which may not be suitable for the complex generation task (e.g. image fusion). To address this issue, a continuous decomposition-based fusion framework (Conti-Fuse) is proposed. Conti-Fuse treats the decomposition results as few samples along the feature variation trajectory of the source images, extending this concept to a more general state to achieve continuous decomposition. This novel continuous decomposition strategy enhances the representation of complementary information of inter-modal by increasing the number of decomposition samples, thus reducing the loss of critical information. To facilitate this process, the continuous decomposition module (CDM) is introduced to decompose the input into a series continuous components. The core module of CDM, State Transformer (ST), is utilized to efficiently capture the complementary information from source modalities. Furthermore, a novel decomposition loss function is also designed which ensures the smooth progression of the decomposition process while maintaining linear growth in time complexity with respect to the number of decomposition samples. Extensive experiments demonstrate that our proposed Conti-Fuse achieves superior performance compared to the state-of-the-art fusion methods.
• Abstract（参考訳）: モーダル間とインナーモーダル間の関係をより深く探求するためには、深層学習融合フレームワークにおいても、分解の概念が重要な役割を担っている。 しかし、従来の分解戦略(ベース・アンド・ディテールや低周波・高周波)は、一般的な特徴やソース・モダリティの特徴を提示するには大きすぎるため、融合画像の品質は低下する。 既存の戦略ではこれらの関係をバイナリシステムとして扱うが、複雑な生成タスク(例えば画像融合)には適さないかもしれない。 この問題に対処するために,連続分解に基づく融合フレームワーク(Conti-Fuse)を提案する。 Conti-Fuseは、分解結果をソース画像の特徴変化軌跡に沿った少数のサンプルとして扱い、この概念をより一般的な状態に拡張し、連続的な分解を実現する。 この新たな連続分解戦略は、分解サンプルの数を増やすことにより、モーダル間の相補的な情報の表現を強化し、臨界情報の損失を低減する。 このプロセスを容易にするために、連続分解モジュール(CDM)を導入し、入力を連続したコンポーネントに分解する。 CDMの中核モジュールであるState Transformer (ST) は、ソースモードから補完情報を効率的に取得するために使用される。 さらに, 分解サンプル数の線形成長を維持しつつ, 分解過程の円滑な進行を確実にする新しい分解損失関数も設計されている。 大規模実験により,提案手法は現状の核融合法よりも優れた性能を示した。

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