MDFN: Mask deep fusion network for visible and infrared image fusion without reference ground-truth

人工智能 计算机科学 图像融合 基本事实 红外线的 计算机视觉 保险丝(电气) 像素 图像(数学) 融合 光学 物理 语言学 哲学 量子力学
作者
Chaoxun Guo,Dandan Fan,Zhixing Jiang,David Zhang
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:211: 118631-118631 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2022.118631
摘要

A single infrared image or visible image cannot clearly present texture details and infrared information of the scene in poor illumination, bad weather, or other complex conditions. Thus, it is necessary to fuse the infrared and visible images into one image. In this paper, we propose a novel deep fusion architecture for fusing visible and infrared images without any reference ground-truth. Different from existing deep image fusion methods which directly output the fused images, a weight score corresponding to each pixel is estimated by our network to determine the contributions of two source images. This strategy transfers the valuable information in source images to the fused image. Considering the salient thermal radiation information in the infrared image, a mask of the infrared image is generated and used to preserve valuable contents in the infrared and visible images for the fused image. Furthermore, a hybrid loss is designed to make the fused image consistent with two source images. On account of the weight estimation, the mask strategy, and the hybrid loss, the images fused by our proposed method jointly maintain the thermal radiation and texture details, achieving state-of-the-art performance compared with existing fusion approaches. Our code is publicly available at https://github.com/NlCxg/MDFN.
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
Luisa发布了新的文献求助10
刚刚
LXD关闭了LXD文献求助
1秒前
无心的白桃完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
jiangjiangjiang完成签到,获得积分20
2秒前
李爱国应助鱼鱼鱼采纳,获得10
2秒前
3秒前
lulu给lulu的求助进行了留言
3秒前
哈哈哈哈发布了新的文献求助10
4秒前
小马甲应助GOW采纳,获得10
4秒前
4秒前
MM完成签到 ,获得积分10
5秒前
linliqing完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
快递乱跑完成签到 ,获得积分10
5秒前
liu完成签到 ,获得积分10
6秒前
wyl关闭了wyl文献求助
6秒前
WYF完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
key发布了新的文献求助20
8秒前
叶公子完成签到,获得积分10
8秒前
醍醐不醒发布了新的文献求助20
9秒前
搜集达人应助科研眼镜蛇采纳,获得10
9秒前
Cm完成签到,获得积分10
9秒前
飞飞完成签到 ,获得积分10
9秒前
kkkk完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
啊懂发布了新的文献求助20
10秒前
乐乐应助芷莯采纳,获得10
11秒前
answer完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
Cm发布了新的文献求助10
12秒前
齐全完成签到 ,获得积分10
12秒前
叶公子发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
bot_753完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
14秒前
kuaikuai完成签到,获得积分10
15秒前
老朱发布了新的文献求助10
15秒前
高分求助中
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
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
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 3974844
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519270
关于积分的说明 11197844
捐赠科研通 3255496
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797791
邀请新用户注册赠送积分活动 877187
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806202