激光与红外

作者：戴蓉

单位：中国民用航空飞行学院计算机学院,四川 广汉 618307；

关键词：图像融合;深度学习;特征交互;交叉注意力

基金：2022年度中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.J2022-046)；2024年度中央高校基本科研业务费项目(No.24CAFUC04015)资助。

红外和可见光图像融合旨在结合红外热辐射信息和可见光纹理,生成新图像。传统和深度学习方法通常将两种模态分开处理,限制了模态间的信息交互,难以有效区分互补与冗余信息,导致融合图像容易出现模糊、伪影和细节不清晰等问题。为了解决此问题,本文设计了一个基于特征交互的融合网络模型,该模型利用特征交互模块FIM使模态间的特征信息能够进行交互。同时,为了使交互后的互补信息得到充分地利用,设计了交叉注意力融合模块CAFM。为验证所提方法性能,分别在3个数据集中与其他6种方法进行对比实验,实验结果表明,所提方法在视觉效果上纹理清晰,没有出现明显伪影,在定量评估中各指标排名都位于前列。

来源：2025年第9期

《激光与红外》期刊编辑部

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