論文の概要: Infrared and Visible Image Fusion Based on Implicit Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16773v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 06:34:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.354798
• Title: Infrared and Visible Image Fusion Based on Implicit Neural Representations
• Title（参考訳）: 入射神経表現に基づく赤外・可視画像融合
• Authors: Shuchen Sun, Ligen Shi, Chang Liu, Lina Wu, Jun Qiu,
• Abstract要約: 赤外線と可視光画像融合は、両モードの強度を組み合わせることで、情報に富む画像を生成することを目的としている。 Inlicit Neural Representations (INR) に基づく画像融合手法を提案する。 実験の結果,INRFuseは主観的視覚的品質と客観的評価指標の両方において既存手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8530055385287403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Infrared and visible light image fusion aims to combine the strengths of both modalities to generate images that are rich in information and fulfill visual or computational requirements. This paper proposes an image fusion method based on Implicit Neural Representations (INR), referred to as INRFuse. This method parameterizes a continuous function through a neural network to implicitly represent the multimodal information of the image, breaking through the traditional reliance on discrete pixels or explicit features. The normalized spatial coordinates of the infrared and visible light images serve as inputs, and multi-layer perceptrons is utilized to adaptively fuse the features of both modalities, resulting in the output of the fused image. By designing multiple loss functions, the method jointly optimizes the similarity between the fused image and the original images, effectively preserving the thermal radiation information of the infrared image while maintaining the texture details of the visible light image. Furthermore, the resolution-independent characteristic of INR allows for the direct fusion of images with varying resolutions and achieves super-resolution reconstruction through high-density coordinate queries. Experimental results indicate that INRFuse outperforms existing methods in both subjective visual quality and objective evaluation metrics, producing fused images with clear structures, natural details, and rich information without the necessity for a training dataset.
• Abstract（参考訳）: 赤外線と可視光画像融合は、両モードの強度を組み合わせて、情報に富んだ画像を生成し、視覚的あるいは計算的な要求を満たすことを目的としている。 Inlicit Neural Representations (INR) に基づく画像融合手法を提案する。 この方法は、ニューラルネットワークを介して連続関数をパラメータ化し、画像のマルチモーダル情報を暗黙的に表現し、離散画素や明示的な特徴への従来の依存を突破する。 赤外線および可視光画像の正規化された空間座標は入力として機能し、多層パーセプトロンを用いて両モードの特徴を適応的に融合させ、融合画像の出力をもたらす。 複数の損失関数を設計することにより、融合画像と原画像との類似性を共同で最適化し、可視光画像のテクスチャの詳細を維持しつつ、赤外画像の熱放射情報を効果的に保存する。 さらに、INRの解像度非依存特性は、解像度の異なる画像の直接融合を可能にし、高密度座標クエリによる超分解能再構成を実現する。 実験結果から,INRFuseは主観的視覚的品質と客観的評価の指標の両方において既存の手法よりも優れており,学習データセットを必要とせず,明快な構造,自然の細部,豊富な情報を融合した画像を生成することが示唆された。

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