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基于跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合
1
作者 邸敬 梁婵 +1 位作者 刘冀钊 廉敬 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第2期317-332,共16页
现有红外与可见光图像融合方法难以充分提取和保留源图像细节信息与对比度,导致纹理细节模糊。针对这一问题,本文提出了一种跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了双支路跳跃连接的细节增强网络,从红外... 现有红外与可见光图像融合方法难以充分提取和保留源图像细节信息与对比度,导致纹理细节模糊。针对这一问题,本文提出了一种跨域交互注意力和对比学习引导的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了双支路跳跃连接的细节增强网络,从红外和可见光图像中分别提取和增强细节信息,并利用跳跃连接避免信息丢失,生成增强后的细节图像。接着,构建了联合双分支编码器和跨域交互注意力模块的图像融合网络,确保特征融合时充分进行特征交互,并通过解码器重建为最终的融合图像。然后,引入了通过对比学习块进行浅层和深层属性和内容的对比学习网络,优化特征表示,进一步提升图像融合网络的性能。最后,为了约束网络训练以保留源图像的固有特征,设计了一种基于对比约束的损失函数,以辅助融合过程对源图像信息的对比保留。将提出方法与前沿融合方法进行了定性和定量的分析比较。在TNO、MSRS、RoadSence数据集上的实验结果表明:本文方法的8项客观评价指标均较对比方法有显著提升。本文方法融合后图像具有丰富的细节纹理、显著的清晰度和对比度,有效提高了道路交通、安防监控等实际应用中的目标识别和环境感知能力。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 对比学习 跨域交互注意力机制 对比约束损失
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基于TransNeXt的红外与可见光图像融合
2
作者 杨艳春 杨万轩 雷慧云 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期69-79,共11页
针对红外与可见光图像融合过程中出现的细节丢失和易产生伪影等问题,本文提出了一种基于TransNeXt的融合算法.首先,通过卷积神经网络与TransNeXt对源图像进行浅层与深层特征提取,并通过信息补偿模块对红外浅层特征进行信息补偿,使其具... 针对红外与可见光图像融合过程中出现的细节丢失和易产生伪影等问题,本文提出了一种基于TransNeXt的融合算法.首先,通过卷积神经网络与TransNeXt对源图像进行浅层与深层特征提取,并通过信息补偿模块对红外浅层特征进行信息补偿,使其具有更多的语义信息.然后,通过基于交叉注意力的融合模块进行特征融合,它能够根据源图像不同区域的重要性调整权重以适应场景变化,提高融合结果的鲁棒性和准确性.最后,通过基于Trans-former的模块进行图像重建以得到最终融合图像.此外,本文通过基于VGG19显著区域掩膜的损失函数约束融合过程,使融合结果在重要区域保留更丰富的信息.实验结果表明,与其他7种对比方法相比,本文方法的客观评价指标信息熵、标准差、差异相关性总和、峰值信噪比和像素特征互信息分别平均提高了10.92%、14.85%、24.80%、2.26%、1.30%,并且能够在保留丰富的纹理信息的同时伪影较少,具有优异的夜间灯光融合效果,在目标检测上相较对比方法也取得了更好的效果. 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 卷积神经网络 TRANSFORMER TransNeXt
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基于DMD的红外与可见光图像融合
3
作者 杨艳春 李毅 +1 位作者 李佳龙 王泽煜 《激光与红外》 北大核心 2025年第8期1305-1313,共9页
针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息... 针对红外与可见光图像融合算法中出现缺失纹理细节、对比度信息问题,本文提出了一种基于双马尔可夫鉴别器(DMD)的红外与可见光图像融合方法。首先,在生成器的主通道中提取红外与可见光图像的公共信息,同时在辅通道中提取两者的互补信息,利用梯度残差密集块(GRDB)提取特征的深层次细粒度信息;然后,通过混合注意力机制,获取到更加丰富的细节信息;最后,采用DMD与生成器构建对抗博弈机制,估计红外图像与可见光图像的分布概率,专注于区分输入图像的每一个局部块,从而促使融合图像保留更多的纹理细节信息。实验结果表明,本文方法的融合图像在纹理细节和对比度信息上表现丰富,同时在平均梯度、信息熵、标准差、空间频率等客观评价指标上也优于其他图像融合方法。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 双马尔可夫鉴别器 生成器 梯度残差密集块
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基于语义驱动的红外与可见光图像交互融合
4
作者 王瑾春 马萍 +2 位作者 张宏立 王聪 苑茹 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第9期56-64,共9页
为解决现有的红外与可见光图像融合算法存在像素信息保留和语义特征提取不足的问题,提出一种基于语义驱动的红外与可见光图像交互融合算法。首先,通过联合操作图像融合网络和图像分割网络,形成语义驱动效果,更好地保留图像在像素域和语... 为解决现有的红外与可见光图像融合算法存在像素信息保留和语义特征提取不足的问题,提出一种基于语义驱动的红外与可见光图像交互融合算法。首先,通过联合操作图像融合网络和图像分割网络,形成语义驱动效果,更好地保留图像在像素域和语义域的信息特征;然后,构建跨域交互整合模块,捕捉红外与可见光图像特征,允许特征在不同空间和独立通道之间交互传递,实现特征从局部到全局的映射,增强两类图像的互补特性;最后,引入语义损失函数约束网络训练以保留源图像的内在语义特征。在多波段图像数据集和多光谱道路场景数据集上进行图像融合和分割实验,并与其他6种先进的融合算法进行比较。融合实验结果表明,本文算法在基于梯度的相似性度量、信息熵、峰值信噪比、空间频率、标准差、视觉保真度6个客观评价指标上分别平均提高了47.92%、6.15%、0.87%、44.31%、35.99%、36.88%;分割实验结果表明,本文算法在所有评价指标中,结果均为最优。所提算法在主观视觉效果的定性分析与客观质量评价的定量指标方面整体效果优于现有融合算法,融合图像可以兼顾视觉质量和高级语义任务,能更好地服务于人类视觉观察和机器视觉感知。 展开更多
关键词 交互融合 红外与可见光图像 语义驱动 语义分割
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结合相位特征与边缘特征的红外与可见光图像配准算法
5
作者 曹钧彦 赵伟 《红外技术》 北大核心 2025年第8期983-989,共7页
红外与可见光图像存在显著的非线性辐射差异,导致传统的配准算法精确度不高、鲁棒性不强。本文结合相位与边缘特征提出了一种精确、鲁棒的配准算法。为提高特征点准确性,通过叠加相位一致性矩特征构建叠加矩图,然后在叠加矩图上均匀提... 红外与可见光图像存在显著的非线性辐射差异,导致传统的配准算法精确度不高、鲁棒性不强。本文结合相位与边缘特征提出了一种精确、鲁棒的配准算法。为提高特征点准确性,通过叠加相位一致性矩特征构建叠加矩图,然后在叠加矩图上均匀提取特征点。由于单一特征来源的描述符描述能力有限,本文结合相位特征与边缘特征构建特征描述符,其中相位特征基于多尺度最大索引图提取,边缘特征基于叠加矩图提取,最后经过特征匹配得到图像之间的变换关系完成配准。实验表明,提出的算法与对比方法相比在正确匹配点数、正确匹配率和精度等方面都有显著提升。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 配准 相位一致性 多尺度最大索引图 边缘特征
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MTFuse:基于Mamba和Transformer的红外与可见光图像融合网络
6
作者 丁政泽 聂仁灿 +2 位作者 李锦涛 苏华平 徐航 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期188-194,共7页
红外与可见光图像融合旨在保留红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节,以表示成像场景并全面促进下游视觉任务。基于卷积神经网络的融合模型由于专注于局部卷积运算,在捕获全局图像特征方面遇到限制。基于Transformer的模型虽然... 红外与可见光图像融合旨在保留红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节,以表示成像场景并全面促进下游视觉任务。基于卷积神经网络的融合模型由于专注于局部卷积运算,在捕获全局图像特征方面遇到限制。基于Transformer的模型虽然在全局特征建模方面表现出色,但也面临着二次复杂性带来的计算挑战。选择性结构化状态空间模型(Mamba)在具有线性复杂性的远程依赖建模方面表现出了巨大的潜力,为解决上述问题提供了一条有希望的路径。为了高效建模图像远程依赖,设计了一个残差选择性结构化状态空间模块(RMB)提取全局特征。同时,为了对多模态图像之间的关系进行建模,设计了一个跨模态查询融合注意力模块(CQAM)用于特征的自适应融合。此外,设计了一个由两项组成的损失函数,包括梯度损失和亮度损失,旨在以无监督的方式训练所提出的模型。与大量其他先进的方法在融合质量的对比实验和消融实验上证明了所提出的方法的有效性。 展开更多
关键词 选择性结构化状态空间模型 TRANSFORMER 无监督学习 红外与可见光图像融合
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基于场景自适应知识蒸馏的红外与可见光图像融合
7
作者 蔡烁 姚玄石 +1 位作者 唐远志 邓泽阳 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1150-1160,共11页
红外与可见光图像融合的目的是将这两种异模态图像信息整合成场景细节信息更全面的融合图像。现有的一些融合算法仅关注评价指标的提升,而忽略了其在现实应用中的模型轻量性和场景泛化性的需求。为了解决该问题,该文提出一种基于场景自... 红外与可见光图像融合的目的是将这两种异模态图像信息整合成场景细节信息更全面的融合图像。现有的一些融合算法仅关注评价指标的提升,而忽略了其在现实应用中的模型轻量性和场景泛化性的需求。为了解决该问题,该文提出一种基于场景自适应知识蒸馏的红外与可见光图像融合方法。首先,将领先的融合算法作为教师网络得到白天场景的学习样本,用低光增强算法继续处理得到黑夜场景的学习样本;然后,通过光照感知网络预测可见光图像的白天黑夜场景概率,从而指导学生网络实现对教师网络的场景自适应知识蒸馏;最后,引入基于结构重参数化的视觉变换器(RepViT)进一步降低模型的计算资源消耗。在MSRS和LLVIP数据集上与7种主流的深度学习融合算法进行了定性与定量的实验对比,所提融合方法能够在更低的计算资源消耗下,实现多个评价指标的提升,并在白天黑夜场景均能实现较好的融合视觉效果。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 场景自适应 知识蒸馏 结构重参数化 深度学习
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基于多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合 被引量：1
8
作者 邸敬 梁婵 +2 位作者 任莉 郭文庆 廉敬 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第7期754-764,共11页
针对目前红外与可见光图像融合存在特征提取不足、融合图像目标区域不显著、细节信息缺失等问题,提出了一种多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了多尺度对比度增强模块,以增强目标区域强度... 针对目前红外与可见光图像融合存在特征提取不足、融合图像目标区域不显著、细节信息缺失等问题,提出了一种多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了多尺度对比度增强模块,以增强目标区域强度信息利于互补信息的融合;其次,采用密集连接块进行特征提取,减少信息损失最大限度利用信息;接着,设计了一种跨维度交互注意力机制,有助于捕捉关键信息,从而提升网络性能;最后,设计了从融合图像到源图像的分解网络使融合图像包含更多的场景细节和更丰富的纹理细节。在TNO数据集上对提出的融合框架进行了评估实验,实验结果表明本文方法所得融合图像目标区域显著,细节纹理丰富,具有更优的融合性能和更强的泛化能力,主观性能和客观评价优于其他对比方法。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 多尺度对比度增强 跨模态交互注意力机制 分解网络
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多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合 被引量：2
9
作者 祁艳杰 侯钦河 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第9期1060-1069,共10页
针对红外与可见光图像融合时,单一尺度特征提取不足、红外目标与可见光纹理细节丢失等问题,提出一种多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合算法。首先,设计多尺度特征提取模块和可变形卷积注意力模块相结合的编码器网络,多感... 针对红外与可见光图像融合时,单一尺度特征提取不足、红外目标与可见光纹理细节丢失等问题,提出一种多尺度和卷积注意力相结合的红外与可见光图像融合算法。首先,设计多尺度特征提取模块和可变形卷积注意力模块相结合的编码器网络,多感受野提取红外与可见光图像的重要特征信息。然后,采用基于空间和通道双注意力机制的融合策略,进一步融合红外和可见光图像的典型特征。最后,由3层卷积层构成解码器网络,用于重构融合图像。此外,设计基于均方误差、多尺度结构相似度和色彩的混合损失函数约束网络训练,进一步提高融合图像与源图像的相似性。本算法在公开数据集上与7种图像融合算法进行比较,在主观评价和客观评价方面,所提算法相较其它对比算法具有较好的边缘保持性、源图像信息保留度,较高的融合图像质量。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 混合损失函数 多尺度特征提取 注意力机制 图像融合
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基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络 被引量：1
10
作者 徐少平 周常飞 +2 位作者 肖建 陶武勇 戴田宇 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3305-3313,共9页
为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自... 为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自然图像分别作为U型网络结构(UNet)的输入和输出,采用自编码器技术完成预训练。所获得编码器模块能有效提取输入图像的多尺度深度特征功能,而解码器模块则能将其重构为与输入图像差异极小的输出图像;在无监督融合训练阶段,将预训练编码器和解码器模块的网络参数保持固定不变,而在两者之间新增包含Transformer结构的融合模块。其中,Transformer结构中的多头自注意力机制能对编码器分别从红外和可见光图像提取到的深度特征权重进行合理分配,从而在多个尺度上将两者融合调制到自然图像深度特征的流型空间上来,进而保证融合特征经解码器重构后所获得融合图像的视觉感知效果。大量实验表明:与当前主流的融合模型(算法)相比,所提PDNet模型在多个客观评价指标方面具有显著优势,而在主观视觉评价上,也更符合人眼视觉感知特点。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 图像融合 自监督预训练 无监督融合训练 固定参数 深度特征调制
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基于AGF和CNN的红外与可见光图像融合 被引量：1
11
作者 杨艳春 杨万轩 雷慧云 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1141-1148,共8页
针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层;然后,将基础层通过能量属性的融合规... 针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层;然后,将基础层通过能量属性的融合规则得到基础融合图像,细节层在基于掩膜引导的损失函数的指导下,通过卷积神经网络得到融合后的细节图像;最后,将基础融合图像与细节融合图像相加得到最终融合图像;实验结果表明,本文方法能够在突出显著热目标的同时保留丰富的背景边缘纹理信息,在客观评价指标上相较对比方法取得了更好的效果,证明了本文算法的优越性。 展开更多
关键词 图像处理 红外与可见光图像 交替引导滤波 卷积神经网络 图像融合
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基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合算法
12
作者 郝帅 孙曦子 +4 位作者 马旭 安倍逸 何田 李嘉豪 孙思雅 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期735-743,共9页
针对传统红外与可见光图像融合结果存在目标模糊、信息丢失问题,提出一种基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合方法,记为TERSFuse。为了减少融合结果中原始图像细节信息丢失,分别构建了红外对比度增强模块和基于亮度感知的可... 针对传统红外与可见光图像融合结果存在目标模糊、信息丢失问题,提出一种基于目标增强与鼠群优化的红外与可见光图像融合方法,记为TERSFuse。为了减少融合结果中原始图像细节信息丢失,分别构建了红外对比度增强模块和基于亮度感知的可见光图像增强模块;利用拉普拉斯金字塔变换对红外和可见光增强图像进行多尺度分解,从而得到对应的高、低频图像;为了使融合结果充分保留原始图像信息,分别采用“最大绝对值”规则对红外和可见光高频图像进行融合以及通过计算权重系数对低频图像进行融合;设计了基于鼠群优化的图像重构模块以实现高频图像和低频图像重构权重的自适应分配,进而提高融合图像的视觉效果。为了验证所提算法优势,与7种经典融合算法进行比较,实验结果表明所提算法不仅具有良好的视觉效果,而且融合图像能够保留原始图像丰富的边缘纹理和对比度信息。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 多尺度变换 鼠群优化
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基于快速联合双边滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
13
作者 杨艳春 雷慧云 杨万轩 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期892-901,共10页
针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法... 针对红外与可见光图像融合结果中细节丢失、目标不显著和对比度低等问题,提出了一种结合快速联合双边滤波器(fast joint bilateral filter,FJBF)和改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的红外与可见光图像融合方法,在保证融合图像质量的前提下有效提高运行效率。首先,利用快速联合双边滤波器对源图像进行分解;其次,为了更好地提取图像中显著结构和目标信息,针对基础层图像采用一种基于视觉显著图(visual significance map,VSM)的加权平均融合规则,针对细节层图像采用改进脉冲耦合神经网络模型进行融合,其中PCNN的所有参数都可以根据输入波段自适应调节;最后,将基础层融合图与细节层融合图叠加重构得到融合图像。实验结果表明,该方法提高了融合图像的效果,有效地保留了目标、背景细节和边缘等重要信息。 展开更多
关键词 图像处理 快速联合双边滤波器 脉冲耦合神经网络 红外与可见光图像 图像融合
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基于多尺度及多头注意力的红外与可见光图像融合 被引量：1
14
作者 李秋恒 邓豪 +4 位作者 刘桂华 庞忠祥 唐雪 赵俊琴 卢梦圆 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第7期765-774,共10页
针对红外与可见光图像融合容易出现细节丢失,且现有的融合策略难以平衡视觉细节特征和红外目标特征等问题,提出一种基于多尺度特征融合与高效多头自注意力相结合的红外与可见光图像融合方法。首先,为提高目标与场景的描述能力,采用了多... 针对红外与可见光图像融合容易出现细节丢失,且现有的融合策略难以平衡视觉细节特征和红外目标特征等问题,提出一种基于多尺度特征融合与高效多头自注意力相结合的红外与可见光图像融合方法。首先,为提高目标与场景的描述能力,采用了多尺度编码网络提取源图像不同尺度的特征;其次,提出了基于Transformer的多头转置注意力结合残差密集块的融合策略以平衡融合细节与整体结构;最后,将多尺度特征融合图输入基于巢式连接的解码网络,重建具有显著红外目标和丰富细节信息的融合图像。基于TNO与M^(3) FD公开数据集与7种经典融合方法进行实验,结果表明,本文方法在视觉效果与量化评价指标上表现更佳,生成的融合图像在目标检测任务上取得更好的效果。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 多尺度特征 多头自注意力 TRANSFORMER
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基于GAN轻量化改进的红外与可见光图像融合算法 被引量：3
15
作者 鲁晓涵 李洋 +2 位作者 邰昱博 徐宇 贾耀东 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第8期58-62,85,共6页
普通神经网络难以生成符合人眼视觉的红外与可见光融合图像,且网络模型复杂、占用内存过大。本文改进现有的生成对抗网络(GAN)框架:首先,在生成器中融入深度卷积和逐点卷积,设计小卷积核的卷积网络以减少网络参数;其次,对源图像进行掩... 普通神经网络难以生成符合人眼视觉的红外与可见光融合图像,且网络模型复杂、占用内存过大。本文改进现有的生成对抗网络(GAN)框架:首先,在生成器中融入深度卷积和逐点卷积,设计小卷积核的卷积网络以减少网络参数;其次,对源图像进行掩膜处理以减少提取特征过程中源图像信息的丢失;然后将处理后的图像和生成器得到的融合图像共同输入到鉴别器中,以增强网络对可见光图像保留源图像信息的能力;最后,在性能评价阶段将损失函数设置为梯度损失、对抗损失和内容损失函数,以约束融合图像,使其包含更多的可见光图像的背景信息以及红外图像的目标信息。在TNO image fusion dataset上进行了仿真实验,结果表明所提算法在降低网络复杂度、减少运算参数的同时可得到细节丰富、目标明确的融合图像。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 生成对抗网络 深度可分离卷积网络
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基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法 被引量：1
16
作者 张鸿德 冯鑫 +1 位作者 杨杰铭 邱国航 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期287-298,共12页
提出一种基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法。首先,提出一种改进的双分支边缘卷积结构,将图像包含的信息分解为公共信息和模态信息,并于每个分支引入边缘卷积块,更好的提取深度特征;然后在融合层引入卷积注意力模... 提出一种基于双分支边缘卷积融合网络的红外与可见光图像融合方法。首先,提出一种改进的双分支边缘卷积结构,将图像包含的信息分解为公共信息和模态信息,并于每个分支引入边缘卷积块,更好的提取深度特征;然后在融合层引入卷积注意力模块对模态特征进行增强;最后基于所本文编解码网络特点,提出一种重建损失结合融合损失的损失函数。经过大量的消融性实验和对比实验表明,本文方法能够很好的保留原图像中的公共信息和模态信息,并且相比目前最新的融合方法在主观和客观评价上都具有优秀的综合性能。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 双分支边缘卷积融合网络 深度学习 边缘卷积块 卷积注意力
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基于多注意力机制的红外与可见光图像夜间目标检测 被引量：1
17
作者 黎瑞虹 付志涛 +2 位作者 张韶琛 张健 王雷光 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第12期1371-1379,共9页
目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点,YOLO系列目标检测模型已广泛应用于多个领域。然而,目前关于目标检测的图像数据大多是基于单一类型传感器,难以完整地表征成像场景,且检测到的目标所包含有用信息具有局限性,尤其是在低照度、... 目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点,YOLO系列目标检测模型已广泛应用于多个领域。然而,目前关于目标检测的图像数据大多是基于单一类型传感器,难以完整地表征成像场景,且检测到的目标所包含有用信息具有局限性,尤其是在低照度、夜晚、雨雾等条件下,目标检测更加困难。为了更好地检测夜间目标,本文提出了一种结合CBAM注意力机制与Transformer的多注意力机制的红外与可见光图像夜间目标检测方法,通过添加Transformer来获取丰富的局部和上下文信息,通过添加CBAM注意力机制来减少误检。为了验证方法的有效性,本文选取了5种当前主流的目标检测算法在公开红外目标检测数据集上进行测试,本文方法与原始YOLO v7相比,m AP从62.6%提升至71.5%。本文还制作了一个用于夜间目标检测红外-可见光融合目标检测数据集。在该数据集上与原始YOLOv7相比,mAP从79.90%提升至94.80%,效果非常显著。 展开更多
关键词 多注意力 夜间目标检测 红外与可见光图像 YOLOv7
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基于混合注意力残差密集网络的红外与可见光图像融合 被引量：2
18
作者 刘培培 张宇晓 +2 位作者 袁硕智 王烁 徐湖洋 《激光杂志》 北大核心 2024年第12期106-115,共10页
针对红外与可见光图像融合算法在融合过程中细节信息特征易丢失的问题,提出了一种基于混合注意力残差密集网络的红外与可见光图像融合算法。首先编码网络对源图像进行不同尺度的下采样,得到带有丰富语义信息的特征图;然后混合注意力残... 针对红外与可见光图像融合算法在融合过程中细节信息特征易丢失的问题,提出了一种基于混合注意力残差密集网络的红外与可见光图像融合算法。首先编码网络对源图像进行不同尺度的下采样,得到带有丰富语义信息的特征图;然后混合注意力残差融合网络对编码网络提取的特征图进行融合,混合注意力机制通过通道注意力和空间注意力混洗对特征图进行聚合,并利用残差密集连接对聚合的特征图最大程度地保留图像有效信息;最后在解码网络通过上采样进行重构得到融合图像。与其他融合算法相比,在主观评价中,所提算法的融合图像在清晰度方面表现出明显的优势,尤其在处理模糊、受挡光和烟雾等复杂情况下的图像时,融合效果良好;在客观指标对比中,所提算法的融合图像在信息熵、互信息、峰值信噪比等指标均有不同程度的提升并取得最优值,分别为6.930、13.860、17.144、0.574。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 自编码网络 混合注意力 残差密集网络
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基于光照权重分配和注意力的红外与可见光图像融合深度学习模型
19
作者 魏文亮 王阳萍 +2 位作者 岳彪 王安政 张哲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2183-2191,共9页
针对现有红外与可见光图像融合模型在融合过程中忽略光照因素、使用常规的融合策略,导致融合结果存在细节信息丢失、显著信息不明显等问题,提出一种基于光照权重分配和注意力的红外与可见光图像融合深度学习模型。首先,设计光照权重分... 针对现有红外与可见光图像融合模型在融合过程中忽略光照因素、使用常规的融合策略,导致融合结果存在细节信息丢失、显著信息不明显等问题,提出一种基于光照权重分配和注意力的红外与可见光图像融合深度学习模型。首先,设计光照权重分配网络(IWA-Net)来估计光照分布并计算光照权重;其次,引入CM-L1范式融合策略提高像素之间的依赖关系,完成对显著特征的平滑处理;最后,由全卷积层构成解码网络,完成对融合图像的重构。在公开数据集上的融合实验结果表明,所提模型相较于对比模型,所选六种评价指标均有所提高,其中空间频率(SF)和互信息(MI)指标分别平均提高了45%和41%,有效减少边缘模糊,使融合图像具有较高的清晰度和对比度。该模型的融合结果在主客观方面均优于其他对比模型。 展开更多
关键词 红外与可见光图像 图像融合 光照权重分配 融合策略 注意力机制
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基于坐标注意力的重参数化红外与可见光图像融合网络 被引量：2
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作者 朱丹辰 张亚 +1 位作者 马精彬 王晓明 《陕西科技大学学报》 北大核心 2024年第2期198-207,共10页
针对现有大多数基于深度网络的图像融合方法网络架构复杂、计算成本高,且没有充分考虑多模态图像的固有特性进而难以实现跨模态特征的丰富交互两个问题,提出一种基于坐标注意力机制的重参数化红外与可见光图像融合网络.该网络引入重参... 针对现有大多数基于深度网络的图像融合方法网络架构复杂、计算成本高,且没有充分考虑多模态图像的固有特性进而难以实现跨模态特征的丰富交互两个问题,提出一种基于坐标注意力机制的重参数化红外与可见光图像融合网络.该网络引入重参数化技巧,并结合残差学习进行特征提取,以在保证融合质量的同时提高计算效率.其次,为增强跨模态特征间的交互性、充分利用多模态图像信息,构建基于坐标注意力的融合模块以生成融合特征.最后,考虑到特征提取过程中可能伴随的信息丢失,设计融合特征增强模块,以利用浅、中层特征进行信息补偿.实验表明,本文方法不仅具有更为低廉的计算成本,且在保证良好视觉效果的同时,实现多个客观评价指标的提升. 展开更多
关键词 图像融合 注意力机制 重参数化 红外与可见光图像 深度学习
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