基于自适应卷积和动态Transformer的红外与可见光图像融合
所屬分類(lèi)：技术论文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： 红外光与可见光图像 自适应卷积 动态Transformer
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文檔介紹：在红外与可见光图像融合任务中，传统卷积网络多依赖固定卷积核，难以根据场景差异自适应提取跨模态特征，也难以兼顾局部纹理与全局语义关系。因此，提出一种结合自适应卷积和多尺度动态Transformer的融合方法。自适应卷积用于提升不同模态特征的空间对齐与互补信息交互能力；动态Transformer在此基础上强化远程依赖建模，同时抑制局部细节的退化，多尺度结构设计进一步广泛捕获多层次关键信息。解码器端到端生成融合图像，并结合像素、梯度与结构三元组损失进行优化。实验在TNO与RoadScene数据集上开展，对比六种主流方法，结果表明本方法在图像质量、信息保持与细节增强方面均取得优越性能，并在推理效率与性能稳定性方面取得良好平衡，能够有效兼顾红外目标的显著性与可见光纹理的保真。
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