本研究旨在解决颜色图像和多光谱图像之间分辨率差异大的问题，提出了一种深度学习架构，并利用自监督学习以及 RGB-RGB 匹配任务的知识来实现跨模态匹配。通过在室内环境下拍摄 13 个场景的图像对，并标注了 34 个具有高分辨率标签的图像对，通过实验证明该方法在使用深度学习进行该任务时性能表现良好。

Jun, 2022

本文提出了一种新的框架，将视频 / 图像分割和区域定位视为一个单一的优化问题，并以非常弱的监督方式集成低级外观线索和高级定位线索的信息。该框架利用不同级别的两种表示，利用边界框和超像素之间的空间关系作为线性约束，同时在边界框和超像素级别上区分前景和背景。与以往主要依赖于判别聚类的方法不同，我们结合了一个前景模型，使得一个物体在所有图像帧中的直方图差异最小。利用超像素和边界框之间的几何关系使得分割线索可以传递以改善定位输出，反之亦然。前景模型的引入将我们的判别框架推广到视频数据，其中背景往往是相似的，因此不具有判别力。我们证明了我们的统一框架在 YouTube 对象视频数据集，Internet 对象发现数据集和 Pascal VOC 2007 上的有效性。

Nov, 2018

针对移动拍摄视频中背景难以识别的问题，本文提出了一种基于多层结构的在线背景减除算法框架，将多前景物体建模并赋予拥有独立处理层，同时采用贝叶斯滤波框架推断概率图，并用马尔科夫随机场上的多标签图割算法进行像素级分割，取得了优于现有技术的结果。

Sep, 2017

通过将两个校准的多光谱实时摄像机结合成一个立体系统，我们提出了一种新方法来连续捕捉高光谱数据立方体，实现三维重建和光谱分析，以提高空间分辨率和光谱分辨率的视频流，旨在用于手术辅助监控。

Dec, 2023

该论文提出了一种改进的全景图创建算法，采用多重图像配准的方法，提高了深度差异和物体运动场景下的图像拼接的精度，实验结果表明该算法在存在较大运动或视差时能够生成明显更好的全景图。

Nov, 2020

本文章提出了一种基于感知信息的多传感器融合策略（PMF），用于自动驾驶等应用中的 3D LiDAR 语义分割，通过两个模态的外观和空间深度信息进行感知信息融合并且提出了感知相关的损失函数用于衡量两种模式之间的差异性，实验结果证明了该方法的优越性。

Jun, 2021

通过语义场景分割来提供强大的正则化先验以解决立体对应和重建问题的不确定性，利用无意卫星图像进行成对语义立体和多视角语义三维重建的研究已经成为可能。

Nov, 2018

针对现有自监督方法在多视图重建中可能出现的相关点之间颜色不同的问题，本文提出了一种基于语义共分割和数据增强的更可靠监督的框架，其中利用多视图图像中的相互语义来指导语义一致性，同时设计了有效的数据增强机制，以确保对样本的变换鲁棒性。在 DTU 数据集上的实验结果表明，我们提出的方法在无监督方法中取得了最先进的性能，并且甚至可以与有监督方法一较高下。此外，在 Tanks＆Temples 数据集上的广泛实验证明了该方法的有效泛化能力。

Apr, 2021

本研究针对农业应用中的图像分割问题，通过结合 RGB 和 NDVI 作为输入，比较了不同的融合方法在作物行检测中的效果，研究发现，传统的边缘检测和阈值法等经典分割方法在需要精确的前景 - 背景分离任务中具有竞争力，融合策略中的后期融合表现为最有效的方法，在不同的分割场景中展现出卓越的适应性和效果。

Jul, 2023

本文提出了一种有效的无监督方法，基于高可能的正面特征的自动选择和学习，生成前景对象软分割遮罩

Apr, 2017