GTMFuse: Group-attention transformer-driven multiscale dense feature-enhanced network for infrared and visible image fusion

人工智能 红外线的 融合 特征(语言学) 计算机科学 变压器 计算机视觉 图像融合 模式识别(心理学) 群(周期表) 图像(数学) 物理 工程类 光学 电气工程 电压 哲学 语言学 量子力学
作者
Liye Mei,Xinglong Hu,Zhaoyi Ye,Linfeng Tang,Ying Wang,Di Li,Yan Liu,Xin Hao,Cheng Lei,Chuan Xu,Wei Yang
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:293: 111658-111658 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2024.111658
摘要

Infrared and visible images captured by different devices can be seamlessly integrated into a single composite image through the application of image fusion techniques. However, many existing convolutional neural network-based methods for infrared and visible image fusion have exhibited limited capability for effectively amalgamating information from the source images. Consequently, we propose a group-attention transformer into the multiscale feature enhanced network for infrared and visible image fusion, which we abbreviate as GTMFuse. Specifically, GTMFuse employs multiscale dual-channel encoders to independently process the source image and extract multiscale features. Among the encoders, the group-attention transformer module is utilized to facilitate more comprehensive long-range feature dependency modeling at each scale. This innovative module seamlessly combines a fixed-direction stripe attention mechanism with channel attention and window attention, enabling comprehensive global long-range information capture and interaction with feature information across the source images. The multiscale features obtained from the group-attention transformer module are integrated into the fused image through a meticulously designed dense fusion block. Furthermore, this study introduces a novel dataset named HBUT-IV, encompassing surveillance images captured from multiple viewpoints. The HBUT-IV dataset serves as a valuable benchmark for assessing the efficacy of fusion methods. Extensive experiments are conducted on four datasets employing nine comparative methods, revealing the superior performance of the GTMFuse approach. The implementation code is accessible at https://github.com/XingLongH/GTMFuse.
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
LOVOTE发布了新的文献求助10
刚刚
天天快乐应助夕夕口口采纳,获得10
刚刚
Kin_L应助豆豆采纳,获得10
2秒前
LucienS发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
哦呵呵哈哈啦啦完成签到,获得积分10
4秒前
深情安青应助赵小超采纳,获得10
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
理想三旬完成签到 ,获得积分10
6秒前
糯糯完成签到,获得积分10
6秒前
liran完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
LKF发布了新的文献求助10
8秒前
YYT发布了新的文献求助10
8秒前
小余同学发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
李爱国应助研友_8Y26PL采纳,获得10
10秒前
11秒前
阿冬呐完成签到,获得积分10
12秒前
哈哈伊发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
dd发布了新的文献求助80
13秒前
mouxq发布了新的文献求助10
14秒前
归尘应助大吉岭采纳,获得10
15秒前
海东来给凩飒的求助进行了留言
15秒前
蜡笔完成签到,获得积分10
15秒前
九姑娘完成签到 ,获得积分10
16秒前
vvvaee发布了新的文献求助10
16秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
lsy完成签到,获得积分10
19秒前
Sensons完成签到,获得积分10
19秒前
嘟嘟发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
金旭完成签到,获得积分10
22秒前
RG完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
23秒前
FLZLC发布了新的文献求助10
24秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Toward a Combinatorial Approach for the Prediction of IgG Half-Life and Clearance 500
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
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 3970008
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514711
关于积分的说明 11175563
捐赠科研通 3250077
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875630
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804931