提出了一种考虑低光环境照明条件的光学和红外图像融合网络，利用自适应差分融合模块和显著目标感知模块，将提升过照明的红外和可见图像的显著特征有效地融合，生成高质量的融合图像，并验证其优于五种最先进的红外和可见图像融合方法。
Sep, 2023
通过使用多个卷积核和注意力机制，我们提出了 AMFusionNet，一种创新的红外和可见图像融合方法，通过吸收红外图像的热力细节和可见源的纹理特征，我们的方法生成了丰富信息的图像。实验证明，我们的方法在质量和数量上优于现有的算法，并且公开可用数据集上的性能指标也显示了显著的改进。
Aug, 2023
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
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
本文提出一种基于红外和可见光图像的交互式多任务范式，通过特征筛选的融合子网和融合引导的交叉互补 SOD 子网相结合，进行物体定位和探测，同时提出交互式循环学习策略，以实现这两个任务的互相增强，取得了显著的效果。
May, 2023
通过引入新型异构双鉴别生成对抗网络（HDDGAN），本研究旨在解决红外与可见光图像融合过程中捕捉热区域信息和纹理细节的挑战。通过多尺度连接结构和注意力机制，HDDGAN 能够从不同源图像中提取重要特征，并实现信息融合结果的更好信息表示。通过在各种公共数据集上进行广泛实验，证明了 HDDGAN 相较于其他现有算法的优越性能，展示其在实际应用中的潜力增强。
Apr, 2024
本文提出一种基于自编码器的图像融合网络，通过分解图像特征，实现融合的可靠性和细节纹理信息的丰富性，取得了较好的实验效果和鲁棒性。
Mar, 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
本文介绍了一种新的深度学习架构，用于红外和可见图像融合问题。相对于常规卷积网络，我们的编码网络由卷积层，融合层和稠密块组合而成，其中每个层的输出与每个其他层相连。我们尝试使用这种架构从源图像中获得更有用的特征。并且设计了两个融合层（融合策略）来融合这些特征。最后，使用解码器重建融合图像。与现有的融合方法相比，所提出的融合方法在客观和主观评估方面均取得了最先进的性能。代码和预训练模型可在此 https URL 上获得。
通过频域透视角度降低现有频域可见光红外人物再识别方法中的模态差异问题，通过引入实例自适应振幅滤波模块和短语保持归一化模块强化模态不变振幅分量并抑制模态特定分量，研究结果表明我们的模型在 SYSU-MM01 和 RegDB 两个标准数据集上性能优越。
Jan, 2024