全篇创新点！图像融合9大魔改创新方案，暴力涨点

news2024/12/23 10:30:35

在处理复杂图像数据和提升图像质量时，采用图像融合的技术是个更好的选择。

这是因为：图像融合能够整合来自不同图像源的信息，为我们提供比单一图像更丰富、更全面、更高质量的图像数据。这种技术不仅减少了数据冗余，还增强了图像的细节和清晰度，方便我们更准确地进行目标检测、识别和分析。

目前，现有的图像融合方法已经在遥感、医学图像等领域取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战。为了进一步探索新的特征融合方法，实现更好的效果，研究者们提出了许多优秀的魔改方法。

我从中整理了9种图像融合魔改创新方案供同学们参考，这些方案的创新点都非常值得学习，开源代码也附上了，方便同学们复现。

论文原文以及开源代码需要的同学看文末

SwinFuse: A residual swin transformer fusion network for infrared and visible images

方法：本文提出了一种用于红外和可见光图像融合的残差Swin Transformer融合网络。该网络包括全局特征提取、融合层和特征重建三个主要部分。其中，作者采用了纯Transformer网络来建立全注意力的特征编码主干，以建模长程依赖关系，相比卷积神经网络具有更强的表示能力。此外，作者设计了一种基于L1范数的序列矩阵特征融合策略，并从行向量和列向量维度测量源图像的活动水平，以保留有竞争力的红外亮度和清晰的可见细节。

创新点：

提出了一种改进的图像融合方法SwinFuse：
- 将Transformer模型引入图像领域，构建了全注意力的特征编码骨干，用于建模长程依赖关系，而不依赖于卷积神经网络。
- 提出了红外和可见图像融合的Transformer框架，通过大量实验在不同测试数据集上取得了令人惊讶的结果和泛化性能，超越了其他基于深度学习的方法。
设计了一种基于L1范数的序列矩阵特征融合策略：
- 通过对源图像的行列向量维度进行测量，可以保留红外目标的亮度竞争力和可见背景的清晰细节。
- 通过该策略获得的融合全局特征具有列向量维度，可通过公式13计算得到，这进一步提高了图像融合的性能。

EvPlug: Learn a Plug-and-Play Module for Event and Image Fusion

方法：本文提出了EvPlug方法，通过现有RGB模型的监督学习，学习了一个可插拔的事件和图像融合模块，将事件流与图像特征集成在一起，使得RGB模型能够在HDR和快速运动场景下具备鲁棒性，并实现高时间分辨率的推断。

创新点：

提出了EvPlug框架，该框架通过事件生成模型连接RGB模型，学习了一个可插拔的事件和图像融合模块。
该方法不需要标注的、严格像素对齐的图像-事件数据对进行训练。
EvPlug作为RGB模型的插件，使RGB模型具备了HDR成像的鲁棒性和高时序分辨率的推理能力。

CoCoNet: Coupled Contrastive Learning Network with Multi-level Feature Ensemble for Multi-modality Image Fusion

方法：论文提出一种耦合对比学习网络（CoCoNet）来实现红外和可见图像融合，通过同时保留两种模态的典型特征并避免冗余特征，该网络能够以端到端的方式获得优秀的融合效果，特别是在保留显著目标和恢复重要细节方面。此外，该方法还可以应用于医学图像融合，并取得优于其他方法的性能。

创新点：

针对红外和可见光图像融合的问题，提出了一种耦合对比学习网络CoCoNet。
引入了耦合对比学习约束，用于引导模型区分显著目标和纹理细节，从而提取和融合各模态中的理想特征。
使用数据驱动的权重计算机制替代手动调整的参数，提升了源图像和融合结果之间的强度和细节一致性。

CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for Multi-Modality Image Fusion

方法：本文提出了一种用于多模态图像融合的双分支Transformer-CNN架构。通过Restormer、Lite transformer和可逆神经网络块的帮助，能更好地提取模态特定和共享特征，并通过提出的相关驱动分解损失更直观和有效地对它们进行分解。

创新点：

CDDFuse模型：相比传统的AE方法，该模型使用不同结构的局部和长程特征提取更合理和直观。此外，作者提出的基于相关性的分解损失函数可以有效地抑制冗余信息，提高提取特征的质量。
双分支Transformer-CNN架构：通过Restormer、Lite Transformer和可逆神经网络块，更好地提取了模态特定和共享特征，并通过所提出的基于相关性的分解损失函数进行了更直观和有效的分解。