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视觉与机器人

多模态信息融合

面向图像、视频、多传感器和跨模态感知的信息融合,包括 Image Fusion、红外可见光、遥感、医学影像、LiDAR/雷达/相机和音视频融合。

2026-03-17 至 2026-03-17 共收录 2 信号源:cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 遥感融合与全色锐化 2 篇

2603.15109 2026-03-17 cs.CV 79%

PAKAN: Pixel Adaptive Kolmogorov-Arnold Network Modules for Pansharpening

PAKAN:用于全色增强的像素自适应Kolmogorov-Arnold网络模块

Haoyu Zhang, Haojing Chen, Zhen Zhong, Liangjian Deng

机构 * University of Electronic Science and Technology of China(电子科学与技术大学)

专题命中 遥感融合与全色锐化 :pansharpening(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出PAKAN框架,通过2D和1D自适应KAN模块提升全色增强性能,实验表明像素自适应激活在空间-光谱融合中有效。

Comments 16 pages,5 figures,4 tables

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2603.14952 2026-03-17 cs.CV 79%

Pansharpening for Thin-Cloud Contaminated Remote Sensing Images: A Unified Framework and Benchmark Dataset

针对薄云污染的遥感图像全色增强:一个统一框架和基准数据集

Songcheng Du, Yang Zou, Jiaxin Li, Mingxuan Liu, Ying Li, Changjing Shang, Qiang Shen

专题命中 遥感融合与全色锐化 :pansharpening(title,abstract);分类 cs.CV

AI总结 本文提出统一全色增强模型与薄云去除框架,通过频率解耦恢复模块和交互频域一致性模块提升图像恢复性能,并构建首个真实世界薄云污染数据集,验证了方法在实际大气退化下的优越性。

Comments 11 pages,5 figures,published in AAAI2026

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