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multi-modal image fusion
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MMA-UNet：红外和可见光图像融合的多模态非对称 UNet 架构
本研究提出了一种多模态非对称 UNet（MMA-UNet）的方法，通过为不同模态分别训练专门的特征编码器和实施交叉尺度融合策略，在相同的表示空间中保持不同模态的特征，从而实现了可视化自然且语义丰富的红外和可见光图像信息融合。该方法在融合效率
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2 months ago
FusionMamba: 多模态图像融合的动态特征增强
提出了一种基于 FusionMamba 的动态特征增强方法，用于多模式图像融合，具有与 Mamba 相同的性能和全局建模能力，同时降低通道冗余并增强本地增强能力。证明了该模型在各种多模式医学图像融合任务（CT-MRI、PET-MRI、SPE
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3 months ago
多焦点与多模态之间的桥梁：多模态图像融合的聚焦集成框架
在本文中，我们提出了一种多模态图像融合（MMIF）框架，旨在解决多个可见光图像与红外图像的焦点区域不同的融合问题。通过引入半稀疏平滑滤波器对图像进行分解为结构和纹理成分，并提出了一种新的多尺度操作器对纹理成分进行融合。同时，我们考虑结构成分
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8 months ago
多模态图像恢复与融合的深度卷积神经网络
本论文提出了一种新颖的深度卷积神经网络，用于解决多模态图像恢复和融合问题，其架构从多模态卷积稀疏编码模型中得到启发，具有自动分离共享于不同模态之间的公共信息和属于单一模态的独特信息的特点，命名为 CU-Net, 由 3 个模块组成，可以在各
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5 years ago
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