A novel statistical fusion rule for image fusion and its comparison in non subsampled contourlet transform domain and wavelet domain
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
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视觉与机器人
围绕 image fusion 的图像融合方法、数据集、评测与应用。
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
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专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
Comments Keywords: Data Fusion, Resolution Enhancement, Statistical fusion, Correlation Modeling, Matching, pixel based fusion
Journal ref International Journal of Artificial Intelligence and Knowledge Discovery Vol.1, Issue 3, July, 2011
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
Journal ref International Journal of Ad hoc, Sensor & Ubiquitous Computing (IJASUC) Vol.2, No.1, March 2011
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
Comments 5 Pages, 10 Figures, 1 Table
Journal ref Proc. of IEEE Conference on Applications of Intelligent Systems (AIS 2008), March 13-15, 2008, Sonepat, India, pp. 141-145. (ISBN:978-81-906531-0-7)
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
Comments submitted to MICCAI, St. Malo, France
一种用于正交线扫描图像融合的统一分辨率条件框架
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AI总结 针对正交线扫描图像融合,提出基于RELA和FiLM的统一分辨率条件框架,可跨狭缝宽度适配,性能优于现有方法,能平滑泛化到未见过的中间配置。
树莓派上高光谱-多光谱图像融合的优化嵌入式实现
专题命中 Image Fusion :image fusion(title)
AI总结 针对高光谱图像数据量大难实时处理的问题,提出将密集运算迁移到特定框架结合XNNPACK后端进行优化的方法,在树莓派5平台部署,显著减少计算时间并保留融合质量,适用于相关遥感应用。
Comments paper is accepted for presentation at EDiS'2026: IEEE 5th International Conference on Embedded and Distributed Systems, Oran, Algeria, November 2-5, 2026
融合还是混淆?评估可见光-热成像融合对自动化野生动物检测的影响
机构 * Department of Applied Geomatics, Université de Sherbrooke(舍布鲁克大学应用地理信息学系) ; Quebec Centre for Biodiversity Science, McGill University(麦吉尔大学魁北克生物多样性科学中心) ; Ministère de l’Environnement, de la Lutte contre les Changements Climatiques, de la Faune et des Parcs (MELCCFP)(魁北克省环境、气候变化、野生动物和公园部) ; Centre d'enseignement et de recherche en foresterie de Sainte-Foy(圣福瓦林业教学与研究中心)
专题命中 Image Fusion :image fusion(title)
AI总结 本文通过大蓝鹭案例研究,评估了可见光与热红外图像融合对自动化野生动物检测的效果,发现融合方法提升了F1分数,但受限于热成像视角和对齐约束。
Comments 19 pages, 9 figures, submitted to Remote Sensing in Ecology and Conservation
未配准光谱图像融合:解混、对抗学习与可恢复性
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AI总结 提出无监督框架,通过耦合光谱解混和潜在空间对抗学习同时超分辨未配准的高光谱和多光谱图像,并首次建立可恢复性理论保证。
使用RGB和热成像融合的人脸活体检测
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AI总结 提出一种融合RGB图像边缘信息与热成像的方法,利用自定义ARISTOF数据集和YOLOv8-Face模型,有效提升人脸活体检测的鲁棒性。
Comments Published in ELECO 2026
统一的恢复-感知学习:近岸红外-可见图像融合与分割
机构 * Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology, Ministry of Education, Xiamen University(厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室) ; PAMI Research Group, Department of Computer and Information Science, University of Macau(澳门大学计算机与信息科学系PAMI研究组) ; School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University(中山大学深圳校区网络空间安全学院)
专题命中 Image Fusion :image fusion(title)
AI总结 本文提出IVMSD数据集和MCLF框架,通过FSEC、SVCA和跨模态注意力机制实现海洋场景的图像恢复、多模态融合和语义分割,提升复杂海洋环境下的鲁棒性和感知质量。
通过多模态图像融合实现眼科手术中的全面实时场景理解
机构 * Technical University of Munich(慕尼黑工业大学) ; Carl Zeiss AG(卡尔蔡司公司)
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AI总结 本文提出一种多模态实时网络架构,用于联合仪器检测、关键点定位和工具-组织距离估计,通过多模态图像融合提升手术场景理解的准确性和实时性。
Fuse3D: 通过多图像融合生成受控的3D资产
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AI总结 Fuse3D通过多图像融合技术实现多条件控制的3D资产生成,解决了单一控制目标的局限性,提升生成灵活性和质量。
TSJNet: 一种多模态目标和语义意识联合驱动的图像融合网络
机构 * School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University(物理与光电工程学院,佛山大学) ; School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology(信息工程与自动化学院,昆明理工大学) ; School of Artificial Intelligence, Optics and Electronics (i0PEN), School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University(人工智能、光学与电子学院(i0PEN),计算机科学学院,西北工业大学)
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AI总结 TSJNet通过联合驱动的多模态图像融合网络提升目标检测与语义分割的性能,实现7.97%和10.88%的精度提升。
HSSDCT:用于超分辨率图像融合的分解空间-光谱相关性
机构 * Institute of Data Science, National Cheng Kung University(国立云林大学资料科学研究所) ; Institute of Intelligent Systems, National Yang Ming Chiao Tung University(阳明交通大学智能系统研究所) ; Department of Electrical Engineering, National Taiwan Normal University(台湾师范大学电子工程系)
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AI总结 HSSDCT通过分解空间和光谱依赖性,提出了一种高效的超光谱图像融合方法,实现了高重建质量与低计算成本。
Comments Accepted by ICASSP 2026
GridNet-HD: 一种高分辨率多模态数据集,用于电力线路基础设施的LiDAR-图像融合
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AI总结 GridNet-HD是一个高分辨率多模态数据集,用于电力线路基础设施的LiDAR-图像融合,通过融合高密度LiDAR和高分辨率影像提升3D语义分割性能。
利用可见光与热红外图像融合进行未知空间物体的导航
机构 * Draper Scholar, Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院航空航天系) ; Senior Member of Technical Staff, The Charles Stark Draper Laboratory Inc.(查尔斯·斯塔克·德拉珀实验室公司) ; Ford Professor of Engineering, Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院航空航天系) ; Professor Post Tenure, Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院航空航天系)
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AI总结 本文提出利用可见光与热红外图像融合技术,提升在复杂光照条件下对未知空间物体的导航精度。
Comments 18 pages, 11 figures. To be published in proceedings of AIAA SCITECH 2026 Forum
机构 * College of Information Science and Engineering(信息科学与工程学院) ; Ritsumeikan University(立命馆大学) ; Tiwaki Co., Ltd.(Tiwaki公司) ; Dalian University of Technology(大连理工大学) ; School of Software(软件学院) ; Zhejiang University(浙江大学)
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机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学)
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Comments v2 Update: Enhanced version with improved model stability (new augmentation/regularization), added benchmarks (SwinFuse/AEFusion/LRRNet, FMI/SSIM), and RGB-NIR dataset. Updated authorship (H.Yan first, L.Jian corresponding). Under review at Infrared Physics & Technology. Original: arXiv:2401.11675v1
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Comments 11 pages, 13 figures
机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China(计算机科学与工程学院,南京理工大学,南京,中国)
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Comments cvpr
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Comments 11 pages, 3 figure
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