WLC: Weber-Inspired Local Contrast Metric for Low-Altitude Image Fusion
TBC: 低空红外与可见图像融合中的目标-背景对比度度量
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
AI总结 本文提出TBC度量,通过关注目标与背景的相对对比度,解决传统度量在低光环境中的失效问题,提升无人机图像融合的鲁棒性和实时性。
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。
TBC: 低空红外与可见图像融合中的目标-背景对比度度量
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
AI总结 本文提出TBC度量,通过关注目标与背景的相对对比度,解决传统度量在低光环境中的失效问题,提升无人机图像融合的鲁棒性和实时性。
以人类方式进行图像融合排序:用于红外-可见光融合评估的学习型成对偏好度量
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
AI总结 针对红外-可见光图像融合缺乏理想参考、成对比较成本高的问题,提出LPIFM模型,利用新偏好语料库训练,可准确复现人类成对判断,性能优于传统度量,还公开了相关数据集与代码。
Comments 23 pages, 8 figures
EPOFusion:一种针对红外和可见图像融合的曝光感知渐进优化方法
机构 * College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology(浙江工业大学信息工程学院) ; College of Information Science and Technology, Zhejiang Shuren University(浙江树人大学信息科技学院) ; Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong(香港大学电机电子工程系)
专题命中 Image Fusion :image fusion(title,abstract)
AI总结 本文提出EPOFusion方法,通过引入指导模块和迭代解码器提升曝光区域的融合效果,同时构建首个高质红外引导标注的曝光数据集,实验表明其在视觉保真度和下游任务表现上优于现有方法。
未配准光谱图像融合:解混、对抗学习与可恢复性
专题命中 Image Fusion :image fusion(title)
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。
DreamOmni3:基于涂鸦的编辑与生成
机构 * CUHK(香港中文大学) ; ByteDance Inc(字节跳动公司) ; HKUST(香港科技大学)
专题命中 Image Fusion :image fusion(abstract)
AI总结 DreamOmni3通过结合文本、图像和自由手绘涂鸦,实现更灵活的图形用户界面编辑与生成,解决了复杂编辑任务中的数据创建和框架设计问题。
超越文本:为多模态电子商务检索对齐视觉与语言
专题命中 Image Fusion :image fusion(abstract)
AI总结 研究电子商务领域双塔检索模型的统一文本-图像融合,指出特定领域微调及查询与产品文本和图像模态的两阶段对齐很关键,提出新型模态融合网络并验证其有效性。
MAVFusion: 基于运动感知稀疏交互的高效红外与可见光视频融合
机构 * Foshan University(佛山大学) ; Kunming University of Science and Technology(昆明理工大学) ; China University of Mining and Technology(中国矿业大学)
专题命中 Image Fusion :image fusion(abstract)
AI总结 提出MAVFusion端到端视频融合框架,通过运动感知稀疏交互机制,利用光流识别动态区域并分配跨模态注意力,对静态区域使用轻量弱交互模块,在保持时间一致性和细节的同时加速推理,达到14.16 FPS。
Comments Accepted at ECCV 2026
通过结构细化减轻生成式AI图像编辑中的内容偏移和幻觉
机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science(电气工程与计算机科学系)
专题命中 Image Fusion :image fusion(abstract)
AI总结 提出一种后处理框架,通过建立粗空间和光度对应关系并融合输入图像与GenAI增强图像,在保留感知增强的同时抑制幻觉内容,从而解决黑盒GenAI图像编辑中的结构保持问题。