多模态信息融合

UniFusion: A Unified Image Fusion Framework with Robust Representation and Source-Aware Preservation

UniFusion：一种具有鲁棒表示和源感知保留的统一图像融合框架

Xingyuan Li, Songcheng Du, Yang Zou, HaoYuan Xu, Zhiying Jiang, Jinyuan Liu

专题命中 通用Image Fusion ：image fusion(title,abstract)；multi-focus(abstract)；multi-exposure(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniFusion通过统一框架实现跨任务泛化，利用DINOv3提取模态一致特征，引入重建对齐损失保持源信息一致性，并采用双层优化策略平衡重建与融合目标，提升融合质量与泛化能力。

Comments 11 pages, 8 figures, published to CVPR2026

All-weather Multi-Modality Image Fusion: Unified Framework and 100k Benchmark

全天候多模态图像融合：统一框架与10万基准

Xilai Li, Wuyang Liu, Xiaosong Li, Fuqiang Zhou, Huafeng Li, Feiping Nie

机构 * Guangdong-HongKong-Macao Joint Laboratory for Intelligent MicroNano Optoelectronic Technology（粤港澳联合智能微纳光电子技术实验室） ； School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University（佛山大学物理与光电工程学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Industrial Intelligent Inspection Technology（广东省工业智能检测技术重点实验室） ； School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University（北京航空航天大学仪器与光电工程学院） ； School of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学信息工程与自动化学院） ； 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），西北工业大学计算机学院） 纠错

专题命中 通用Image Fusion ：image fusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出统一的全天候多模态图像融合框架，通过联合特征融合与恢复提升关键场景信息表征，构建10万张图像对的多模态数据集，实验证明在真实和合成场景中图像融合及下游任务表现优异。