本文提出了一种基于双层优化的目标感知对抗学习（TarDAL）用于融合热红外和可见光图像的网络，结合了两者的共性和差异，同时建立了一套同时采集红外和光学图像的标定传感器，实现了对不同场景的目标检测并获得了较高性能。

Mar, 2022

利用高级语义，通过视觉 - 语言模型建立文本与图像信号之间的粗粒度关联机制，并在变换器网络中嵌入仿射融合单元以在特征级别上融合文本和图像模态，提出了一种以文本为导向的融合方法，并释放了一个文本注释的图像融合数据集 IVT 来促进其实施和在研究社区的采用。大量实验证明我们的方法（TextFusion）在传统的基于外观的融合方法上始终表现优异。

Dec, 2023

通过利用不同源图像中的显式文本信息来指导图像融合，我们提出了一种名为 FILM 的新型图像融合范式，首次利用 ChatGPT 中的文本信息，通过交叉注意力从源图像中提取关键视觉特征，实现了更深层次的上下文理解，最终生成了融合图像。在红外 - 可见光、医学、多曝光和多焦点图像融合等四个任务中，该范式取得了令人满意的结果。我们还提出了一个基于 ChatGPT 的视觉 - 语言数据集，其中包含了十个图像融合数据集的段落描述，以促进基于视觉 - 语言模型的图像融合的未来研究。代码和数据集将会发布。

Feb, 2024

利用贝叶斯融合模型，运用 EM 算法，对红外图像和可见光图像进行融合，通过加入 total-variation penalty 来增强目标的自动检测和识别系统，从而得到具有更丰富细节和高光目标的融合图像。

May, 2020

本文提出了一种基于深度学习框架的有效图像融合方法，该方法能够将红外图像和可见光图像的所有特征生成单个图像。实验结果表明，该方法在客观评估和视觉质量方面均达到了最先进的性能。

Apr, 2018

我们提出了一种多尺度双注意 (MDA) 框架，用于红外和可见光图像融合，在图像和块级别测量和整合互补信息，并通过损失函数在结构和特征级别进行融合。

Dec, 2023

将可见光和红外图像融合成一幅高质量图像是许多下游视觉任务中具有挑战性但关键的任务。本文提出了一种简单而有效的可见光和红外图像融合框架 SimpleFusion。该框架通过 Retinex 理论将可见光和红外图像分解成反射和光照部分，并进行相应元素的融合。整个框架采用两个简单的卷积神经网络设计，无需降采样，能够高效地执行图像分解和融合。此外，我们引入了分解损失和细节到语义损失来保留两种模态之间的互补信息进行融合。通过在具有挑战性的基准测试上进行广泛实验，验证了我们方法在之前最先进方法上的优越性。

Jun, 2024

提出了一种自适应多尺度融合网络（AMFusion），通过红外和可见图像的融合规则，分别调整光照分布和提高检测准确性，从而实现针对夜晚物体检测的性能提升。

Mar, 2024

基于双模性策略的先验语义引导图像融合方法提供了在智能交通系统中提高红外和可见光图像融合性能的新途径，通过设计并应用两个并行的语义分割支路和一种自适应调制机制，捕捉和整合了两个图像的重要的先验语义信息，并通过多级表示自适应融合模块进一步整合高层语义和细节，优于现有图像融合方法。

Mar, 2024

借助语义文本引导的图像融合模型，解决了低质量原始图像的退化问题和多重主观客观需求的非交互性。通过文本语义编码和语义交互融合解码器，实现多模式图像和信息的融合，并在图像融合性能和退化处理方面具有明显优势。

Mar, 2024