图像融合论文阅读：DenseFuse: A fusion approach to infrared and visible images

@article{li2018densefuse,
title={DenseFuse: A fusion approach to infrared and visible images},
author={Li, Hui and Wu, Xiao-Jun},
journal={IEEE Transactions on Image Processing},
volume={28},
number={5},
pages={2614–2623},
year={2018},
publisher={IEEE}
}

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论文级别：SCI A1
影响因子：10.6

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论文解读

在编码器中使用了密集连接来提取特征，使用解码器得到融合图像。

关键词

Image fusion, deep learning, dense block,infrared image, visible image.
图像融合，深度学习，密集块，红外图像，可见光图像

核心思想

使用AE+密集块实现VIF.
融合策略：L1范式+softmax

参考链接
[什么是图像融合？（一看就通，通俗易懂）]

网络结构

损失函数

损失函数=结构相似性损失+像素损失

O和I分别代表输出和输入图像，像素损失是输出O和输入I的欧几里得距离。
结构性损失如下：

SSIM(·)表示结构相似度运算。在训练阶段，λ分别设置为1、10、100和1000。

融合策略

加法策略

L1范式+softmax（本文采用的融合策略）

在此图中，${\varphi }_i^m$代表特征图，活动水平映射${\hat{C}}_i$可以由L1范式和基于块的平均算子计算得出。
初始活动水平映射$C_i$为：


r决定了块的大小，本文作者设置为1.

数据集

-MS-COCO 的灰度图作为训练输入图像，256×256

图像融合数据集链接
[图像融合常用数据集整理]

训练设置

实验

评价指标

• EN
• QABF
• SCD
• FMI_W & FMI_DCT
• SSIM_A
• MS_SSIM

参考资料
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Baseline

• CBF,JSR,GTF,JSRSD,CNN

参考资料
[图像融合论文baseline及其网络模型]

实验结果

更多实验结果及分析可以查看原文：

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传送门

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