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题名条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合
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作者
邸敬
王鹤然
梁婵
刘冀钊
廉敬
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州大学信息科学与工程学院
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出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第1期148-163,共16页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.62061023)
甘肃省自然科学基金资助项目(No.24JRRA231)
甘肃省级科技计划重点研发计划资助项目(No.24YFFA024)。
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文摘
针对去噪扩散模型在红外与可见光图像融合任务中缺少基准真实值和可见光信息利用不足的问题,提出一种条件扩散和多通道高低频并行的红外与可见光图像融合模型。条件扩散模型利用拼接技术将拼接源图像作为基准真实值进行训练,获得红外与可见光图像特征提取任务的最优先验分布,在反向去噪过程中引入多通道似然校正模块,更有效地模拟红外与可见光图像的多通道复杂分布。然后,提出细节自适应去噪网络来完成红外与可见光图像的多通道高低频特征提取任务。最后,在融合网络中设计了一种多通道高低频并行融合模块,采用区域一致性融合网络和多通道低频特征融合网络分别完成高低频特征的融合。该模型为红外与可见光图像融合任务提供了一种可训练的扩散模型范式用于特征提取,使用特定的卷积神经网络进行特征融合。通过与近年来提出的9种高水平方法相比,在MSRS和RoadScene数据集上的实验结果表明,本文方法的8种客观评价指标平均提升了4.52%~59.62%。本文方法在色彩保真度和纹理细节保持等方面都优于其他方法,符合人眼视觉特性,能够很好地处理各种光照和环境场景下的红外与可见光图像融合任务。
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关键词
图像融合
红外与可见光
条件扩散模型
细节自适应去噪网络
多通道高低频并行融合模块
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Keywords
image fusion
infrared and visible
conditional diffusion model
detail adaptive denoising block
multi-channel high-low frequency parallel fusion block
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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