論文の概要: Ranking Image Fusion the Way Humans Do: A Learned Pairwise Preference Measure for Infrared-Visible Fusion Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01301v3
• Date: Fri, 07 Aug 2026 05:09:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-10 14:11:30.929436
• Title: Ranking Image Fusion the Way Humans Do: A Learned Pairwise Preference Measure for Infrared-Visible Fusion Assessment
• Title（参考訳）: 人間が行うような画像融合のランク付け:赤外線可視核融合評価のための学習されたペアワイズ選好尺度
• Abstract要約: 本稿では,人間のA/B/Tie比較プロトコルをスケーラブルなサロゲートとして運用するソース条件付きモデルであるLearted Perceptual Image Fusion Measure(LPIFM)を提案する。 LPIFMは2つの情報源と2つの融合候補を共同で観測し、Aが良いか、Bが良いか、または両者が知覚上等価かを予測する。 正解率は0.792-0.840、スピアマン相関は0.941-0.977、ブラッドリー-テリーランキングは人間由来である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.746369329950227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Infrared-visible image fusion (IVIF) has no ideal fused reference, so algorithms are ranked by scalar objective metrics that formalize proxies for information transfer, structure, or source similarity. These proxies often disagree with the judgment that ultimately matters: given the same sources, which of two fused results does a human prefer? Direct pairwise comparison is an established protocol for relative subjective assessment, but its cost grows quadratically with the number of algorithms. We present the Learned Perceptual Image Fusion Measure (LPIFM), a source-conditioned model that operationalizes the human A/B/Tie comparison protocol as a repeatable, scalable surrogate. LPIFM jointly observes the two sources and two fused candidates and predicts whether A is better, B is better, or the two are perceptually equivalent. Supervision comes from a new dense preference corpus covering all 6,300 unordered comparisons among 25 fusion methods on the 21 scenes of the VIFB benchmark, labeled under a blinded, randomized, two-stage protocol with expert adjudication. Across scene- and method-generalization settings, LPIFM attains pairwise accuracy of 0.792-0.840 and Spearman correlation of 0.941-0.977 with human-derived tie-aware Bradley-Terry rankings; on full 25-method pools it exceeds the strongest conventional metric by 0.163-0.211 in accuracy. Its verdicts are also antisymmetric under candidate swap, free of preference cycles, and fully transitive, matching or exceeding the internal consistency of the human panel. We publicly release the dataset, model weights, and code. LPIFM offers a practical instrument for human-aligned comparison and ranking of IVIF methods at scale.
• Abstract（参考訳）: 赤外線可視画像融合(IVIF)は理想的な融合参照を持たないため、アルゴリズムは情報伝達、構造、ソース類似性のプロキシを形式化するスカラー客観的指標によってランク付けされる。 これらのプロキシはしばしば、究極的には重要な判断に異を唱える:同じ情報源が与えられた場合、2つの融合した結果のうちどれが人間に好まれるのか? 直接対比較は相対的主観的評価のための確立されたプロトコルであるが、そのコストはアルゴリズムの数に比例して増加する。 我々は,人間のA/B/Tie比較プロトコルを反復的かつスケーラブルなサロゲートとして運用するソース条件付きモデルであるLearted Perceptual Image Fusion Measure(LPIFM)を提案する。 LPIFMは2つの情報源と2つの融合候補を共同で観測し、Aが良いか、Bが良いか、または両者が知覚上等価かを予測する。 スーパービジョンは、VIFBベンチマークの21のシーンにおける25のフュージョンメソッドのうち6300の未順序比較をすべてカバーし、盲目でランダムな2段階のプロトコルと専門家の判断でラベル付けした、新しい密集した選好コーパスから生まれた。 LPIFMは、シーンとメソッドの一般設定全体にわたって、0.792-0.840のペア精度と0.941-0.977のスピアマン相関を人間由来のタイリー・テリーランキングと達成し、25mのプールでは0.163-0.211の精度で最強の計測値を超える。 その評定はまた、候補のスワップの下では非対称であり、選好サイクルが無く、完全な推移的であり、ヒトのパネルの内部の整合性に一致するか超えている。 データセット、モデルウェイト、コードを公開しています。 LPIFMは、大規模なIVIF法の比較とランキングのための実践的な手段を提供する。

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