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。

2026-08-13 至 2026-08-13 共收录 2 篇信号源：cs.CV, eess.IV, eess.SP, cs.RO, cs.MM

1. 红外-可见光融合 1 篇

2608.11779 2026-08-13 astro-ph.EP 新提交 50%

Infrared-to-visible albedo ratio of Phobos: Comparison with primitive asteroids

火卫一的红外-可见光反照率比值：与原始小行星的比较

T. J. Dyer, J. Beccarelli, M. Delbo, C. Avdellidou, M. Pajola, A. Milton, A. Lucchetti, G. Munaretto

专题命中红外-可见光融合：infrared and visible(abstract)

AI总结本研究计算火卫一三个光谱单元的红外-可见光反照率比值，与MP3C中小行星数据对比，发现其值覆盖原始小行星范围，支持火卫一可能起源于小行星的结论。

Comments 9 pages, 3 figures, 1 table, accepted for A&A

2. 遥感融合与全色锐化 1 篇

2608.11748 2026-08-13 cs.CV 新提交 90%

Dual Modality Prompted Diffusion Priors for Zero Shot Hyperspectral Pansharpening

用于零样本高光谱 pansharpening 的双模态提示扩散先验

Pengwei Xie, Fei Zhu, Jiajun Li, Xiangyuan Liu, Xiangyuan Liu, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院）； Peking University（北京大学）； National Center for Applied Mathematics Shenzhen (NCAMS), Southern University of Science and Technology（南方科技大学深圳应用数学国家中心）； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系）； National Research Council of Italy, Institute of Integrated Methodologies for Earth Observation (CNR-IMIOT)（意大利国家研究委员会综合地球观测方法研究所）

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

AI总结该研究针对零样本高光谱 pansharpening 问题，提出双模态提示扩散模型 DIDM，通过双模态提示注入与全色引导正则化实现空间细节与光谱保真的平衡，在多数据集实验中取得最优性能。