红外和可见图像融合:从数据兼容到任务适应
概括
本调查提供了基于深度学习的红外可见图像融合 (IVIF) 方法的全面概述. 它组织了最近的进展,分析了挑战,并讨论了在这个关键的计算机视觉任务中未来的研究方向.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 红外可见图像融合 (IVIF) 集成红外和可见光谱,以增强表示.
- 自2018年以来,深度学习已经显著推进了IVIF,引入了各种网络和损失函数.
- 现有的研究缺乏最近对基于学习的IVIF方法的全面调查.
研究的目的:
- 为快速发展的基于学习的IVIF领域提供全面的调查.
- 使用多维框架组织和阐明流行的IVIF方法.
- 解决关键问题,如数据兼容性,感知准确性和效率.
主要方法:
- 引入一个多维框架来对基于学习的IVIF方法进行分类.
- 对新方法进行深入分析,并为核心想法提供详细的查询表.
- 在注册,融合和高级任务中进行定量和定性绩效比较.
主要成果:
- 基于深度学习的IVIF策略的结构化概述,从基本增强到高级扩展.
- 详细分析和分类许多IVIF方法.
- 总结性能指标,突出不同方法的优缺点.
结论:
- 该调查解决了在IVIF不断发展的领域中对有组织知识的需求.
- 确定了基于学习的图像融合的关键挑战和潜在的未来研究途径.
- 为计算机视觉和图像处理领域的研究人员和从业人员提供了宝贵的资源.
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