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一种用于无注册红外-可见图像融合的单阶段框架。与传统的两阶段方法不同,MulFS-CAP结合了隐式注册和融合,简化了处理流程并增强了实用性。该方法使用共享的浅层特征编码器,同时进行特征对齐和图像融合。通过引入可学习的模态字典,该方法有效减少了模态差异对交叉模态特征对齐的影响,能够在同时进行注册和融合的同时保持特征一致性。此外,MulFS-CAP提出了一种新的交叉模态对齐方法,利用相关矩阵来细化红外和可见图像的融合过程。实验结果表明,该方法优于现有的两阶段方法,且不依赖于显式注册,具有更高的效率和准确性。

 

  • 两阶段方法的复杂性:现有的图像融合方法通常需要两阶段处理,分别进行图像注册和融合,导致流程复杂且对计算资源要求高。
  • 模态差异问题:红外图像和可见图像的模态差异使得精确对齐变得困难,现有方法多通过生成伪图像来缓解这一问题,但效果依赖于生成图像的质量。
http://www.dtcms.com/wzjs/803815.html

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