論文の概要: DAE-Fuse: An Adaptive Discriminative Autoencoder for Multi-Modality Image Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10080v2
• Date: Tue, 24 Dec 2024 15:22:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:53:24.103105
• Title: DAE-Fuse: An Adaptive Discriminative Autoencoder for Multi-Modality Image Fusion
• Title（参考訳）: DAE-Fuse:多モード画像融合のための適応型識別オートエンコーダ
• Authors: Yuchen Guo, Ruoxiang Xu, Rongcheng Li, Zhenghao Wu, Weifeng Su,
• Abstract要約: DAE-Fuseは,鮮明で自然な融合画像を生成する2相識別型自動エンコーダフレームワークである。 静止画像からビデオ領域への画像融合技術の拡張を開拓した。 DaE-Fuseは、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、医用画像融合のようなタスクに優れた一般化性を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.713089596405053
• License:
• Abstract: In extreme scenarios such as nighttime or low-visibility environments, achieving reliable perception is critical for applications like autonomous driving, robotics, and surveillance. Multi-modality image fusion, particularly integrating infrared imaging, offers a robust solution by combining complementary information from different modalities to enhance scene understanding and decision-making. However, current methods face significant limitations: GAN-based approaches often produce blurry images that lack fine-grained details, while AE-based methods may introduce bias toward specific modalities, leading to unnatural fusion results. To address these challenges, we propose DAE-Fuse, a novel two-phase discriminative autoencoder framework that generates sharp and natural fused images. Furthermore, We pioneer the extension of image fusion techniques from static images to the video domain while preserving temporal consistency across frames, thus advancing the perceptual capabilities required for autonomous navigation. Extensive experiments on public datasets demonstrate that DAE-Fuse achieves state-of-the-art performance on multiple benchmarks, with superior generalizability to tasks like medical image fusion.
• Abstract（参考訳）: 夜間や低視認性環境のような極端なシナリオでは、自律運転やロボティクス、監視といったアプリケーションにとって、信頼性の高い認識を達成することが重要である。 マルチモダリティ画像融合(特に赤外線画像の統合)は、異なるモダリティからの相補的な情報を組み合わせてシーン理解と意思決定を強化することで、堅牢なソリューションを提供する。 しかし、現在の手法には重大な制限がある: GANベースのアプローチは、細かな詳細を欠いたぼやけた画像をしばしば生成するが、AEベースの手法は特定のモダリティに対する偏見を導入し、不自然な融合結果をもたらす。 これらの課題に対処するために、鋭く自然に融合した画像を生成する新しい2相識別型オートエンコーダフレームワークであるDAE-Fuseを提案する。 さらに,フレーム間の時間的一貫性を保ちながら,静止画像からビデオ領域への画像融合技術の拡張を開拓し,自律ナビゲーションに必要な知覚能力を向上させる。 公開データセットに関する大規模な実験は、DAE-Fuseが複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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