論文の概要: LG-PF: Lightweight Confidence-Guided Polarization Image Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12787v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 12:48:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 10:54:53.428622
- Title: LG-PF: Lightweight Confidence-Guided Polarization Image Fusion
- Title（参考訳）: LG-PF:軽量信頼誘導偏光画像融合
- Abstract要約: 偏光画像融合は、全強度画像S0の安定輝度と構造情報と、線分極(DoLP)画像の度合いの材料感度の詳細を結合する。
選択的残留移動過程として分極融合を定式化する軽量な信頼誘導型フレームワークLG-PFを提案する。
パラメータ0.2936Mと画像当たり21.712msの推論時間しか持たないLG-PFは、計算コストの低い競合融合品質を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.762019261652547
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Polarization image fusion combines the stable luminance and structural information of the total- intensity image S0 with the material-sensitive details of the degree of linear polarization (DoLP) image. However, the reliability of DoLP varies spatially, and indiscriminate polarization transfer may amplify unstable responses or disturb the structural appearance anchored by S0. We therefore propose LG-PF, a lightweight confidence-guided framework that formulates polarization fusion as a selective residual transfer process. A Polarization Confidence Prior estimates spatially reliable polarization responses, a Mask-guided Multi-scale Fusion module regulates their transfer across three feature scales, and a Lightweight Context-aware Bounded Correction Head stabilizes local photometric and structural transitions. Confidence guidance is also incorporated into the optimization objectives to preserve reliable polarization details while suppressing unsupported responses. We also construct MSP, a multi-scene polarization fusion dataset containing 1000 pixel-aligned image pairs from 17 indoor and outdoor scene categories. LG-PF achieves the best results across all six evaluated metrics on MSP, while subset-based evaluations on PIF and GAND show promising transferability without fine-tuning. With only 0.2936 M parameters and an inference time of 21.712 ms per image, LG-PF achieves competitive fusion quality with low computational cost. The source code, dataset, and official data splits will be made publicly available upon publication.
- Abstract（参考訳）: 偏光画像融合は、全強度画像S0の安定輝度と構造情報と、線分極(DoLP)画像の度合いの材料感度の詳細とを結合する。
しかし、DLPの信頼性は空間的に変化し、不特定偏光移動は不安定な応答を増幅したり、S0で固定された構造的外観を乱したりする可能性がある。
そこで我々は,選択的な残留移動過程として分極融合を定式化する軽量信頼誘導フレームワークLG-PFを提案する。
偏光信頼度 前者は空間的信頼性の高い偏光応答を推定し、マスク誘導多スケール核融合モジュールは3つの特徴尺度をまたいだ移動を規制し、軽量コンテキスト対応境界補正ヘッドは局所的な測光および構造的遷移を安定化する。
信頼性ガイダンスも最適化目標に組み込まれており、応答を抑えながら信頼性の高い分極の詳細を保存できる。
また,室内と屋外のシーンカテゴリから1000ピクセルの画像対を含むマルチシーン分極融合データセットであるMSPを構築した。
LG-PF は MSP の6つの評価指標で最高の結果を得る一方、PIF と GAND のサブセットベースの評価は微調整なしで有望な転送性を示す。
パラメータ0.2936Mと画像当たり21.712msの推論時間しか持たないLG-PFは、計算コストの低い競合融合品質を実現する。
ソースコード、データセット、公式データの分割は、公開時に公開される。
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