論文の概要: SAGE: Source-Anchored Guidance via Frequency Equalization for Hierarchical RGB-T Alignment and Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30703v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 02:22:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.186808
• Title: SAGE: Source-Anchored Guidance via Frequency Equalization for Hierarchical RGB-T Alignment and Fusion
• Title（参考訳）: SAGE:階層的RGB-Tアライメントと融合のための周波数等化によるソースアンコール誘導
• Abstract要約: 本稿では,周波数等化,階層的アライメント,サブバンド融合を組み合わせた統合フレームワークを提案する。 SAGEは、構造とゲインガイダンスを導出するために、可逆的なジョイントエンコーディングとソース固有の低周波変調を採用している。 実世界および合成ミスアライメントを用いたRGB-Tデータセットの実験は、アライメントと融合において一貫して競合性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.130236808750468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatial misregistration and cross-modal discrepancies often cause ghosting, structural blurring, and content imbalance in RGB-T fusion. Existing methods typically decouple appearance adaptation, geometric alignment, and information fusion, limiting dependency propagation across stages. We propose Source-Anchored Guidance via Frequency Equalization for Hierarchical RGB-T Alignment and Fusion (SAGE), a unified framework integrating frequency equalization, hierarchical alignment, and subband fusion. SAGE employs invertible joint encoding and source-specific low-frequency modulation to derive structural and gain guidance while preserving source information. Hierarchical frequency collaborative alignment estimates global affine geometry from low-frequency approximations and transfers geometric and contextual cues to high-frequency correlation reasoning for reliability-aware residual refinement. Guided subband fusion jointly aggregates the aligned frequency coefficients under propagated source and alignment guidance, coordinates complementary low- and high-frequency information, and reconstructs the fused image through the inverse wavelet transform. Extensive experiments on RGB-T datasets with real-world and synthetic misalignments demonstrate consistently competitive performance in alignment and fusion, validating the effectiveness of source-anchored guidance for weakly registered RGB-T images.
• Abstract（参考訳）: 空間的誤認識と横断的不一致は、しばしばRGB-T融合におけるゴースト、構造的曖昧化、および内容の不均衡を引き起こす。 既存の手法は通常、外観適応、幾何学的アライメント、情報融合を分離し、ステージ間の依存性の伝播を制限する。 本稿では、周波数等化、階層的アライメント、サブバンド融合を統合した統合フレームワークである階層RGB-Tアライメント・アンド・フュージョン(SAGE)の周波数等化によるソースアンコレッドガイダンスを提案する。 SAGEは、ソース情報を保持しながら構造を導き、ガイダンスを得るために、可逆的なジョイントエンコーディングとソース固有の低周波変調を採用している。 階層的な周波数協調アライメントは、低周波近似から大域的なアフィン幾何を推定し、幾何的および文脈的手がかりを信頼性を考慮した残差改善のための高周波相関推論に転送する。 ガイドサブバンド融合は、伝搬源およびアライメント誘導の下で整列周波数係数を共同で集約し、相補的な低周波及び高周波情報をコーディネートし、逆ウェーブレット変換により融合画像を再構成する。 実世界および合成ミスアライメントを用いたRGB-Tデータセットの大規模な実験は、アライメントと融合において一貫して競合する性能を示し、弱登録RGB-T画像に対するソースアンコールガイダンスの有効性を検証した。

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