Feature dynamic alignment and refinement for infrared–visible image fusion: Translation robust fusion

计算机科学 翻译(生物学) 融合 特征(语言学) 图像融合 人工智能 计算机视觉 流离失所(心理学) 图像配准 图像(数学) 约束(计算机辅助设计) 模式识别(心理学) 数学 信使核糖核酸 几何学 哲学 基因 生物化学 语言学 化学 心理治疗师 心理学
作者
Huafeng Li,Junzhi Zhao,Jinxing Li,Zhengtao Yu,Guangming Lu
出处
期刊:Information Fusion [Elsevier BV]
卷期号:95: 26-41 被引量:31
标识
DOI:10.1016/j.inffus.2023.02.011
摘要

Translational displacement between source images from different sensors is a general phenomenon, which will cause performance degradation on image fusion. To tackle this issue, a straightforward way is to make source images registration first. However, due to the large modality-gap between the infrared image and the visible image, it is too challenging to achieve completely registered images. In this paper, a novel registration-free fusion method is primarily proposed for infrared and visible images with translational displacement, which transforms the problem of image registration to feature alignment in an end-to-end framework. Specifically, we propose a cross-modulation strategy followed by feature dynamic alignment, so that the spatial correlation of shifts is adaptively measured and the aligned features can be dynamically extracted. A feature refinement module is additionally designed based on the local similarity, which enhances the textures related information while suppresses artifacts related information. Thanks to these strategies, our experimental results on infrared–visible images with translational displacement achieve dramatic enhancement compared with state-of-the-arts. To the best of our knowledge, this is the first work on infrared–visible image fusion without strict registration. It does break the constraint of existing image-registration based two-step strategies and provide a simple but efficient way for multi-modal image fusion. The source code will be released at https://github.com/lhf12278/RFVIF.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
4秒前
SYLH应助几两采纳,获得20
4秒前
SciGPT应助fisheepyy采纳,获得10
5秒前
柠檬水加冰应助li采纳,获得10
5秒前
隐形曼青应助行7采纳,获得10
5秒前
8秒前
8秒前
9秒前
饱满南松发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
小周完成签到,获得积分20
10秒前
江夏清完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
XX发布了新的文献求助10
12秒前
华仔应助金属喵酱采纳,获得10
13秒前
科目三应助江夏清采纳,获得10
14秒前
丘比特应助Shelton采纳,获得10
14秒前
14秒前
小二郎应助饱满南松采纳,获得10
14秒前
16秒前
17秒前
晴宝发布了新的文献求助10
17秒前
YY发布了新的文献求助20
18秒前
将1完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
18秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
WD发布了新的文献求助10
19秒前
共享精神应助鲤鱼笑白采纳,获得10
20秒前
ZM关注了科研通微信公众号
21秒前
mysci发布了新的文献求助10
21秒前
成就的千凡完成签到 ,获得积分10
21秒前
22秒前
23秒前
羊觅夏发布了新的文献求助50
23秒前
尔玉发布了新的文献求助10
23秒前
轩轩发布了新的文献求助10
24秒前
Lucas应助quququ采纳,获得10
25秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975375
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519718
关于积分的说明 11199471
捐赠科研通 3256067
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798075
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305