物理先验图像融合网络

融合边缘更锐利

将热扩散方程与斯特藩-玻尔兹曼定律注入融合架构,红外目标边缘更锐利、噪声更少。

Qianhong, Zhang · 刘乔 · Yuan, Di · Li, Xin · 刘云鹏

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

参数信息

数据集数量
5

技术优势

热目标边缘更锐利

TDC 利用热扩散的各向异性与各向同性自适应处理,锐化热目标边缘的同时消除红外噪声,减少融合伪影。

关键热特征被强化

STA 基于斯特藩-玻尔兹曼定律设计,更加关注热特征并抑制冗余信息,从而更有效地聚合模态互补细节。

层级互补信息更丰富

IIF 框架分层整合层级互补特征,增强融合图像内容细节;能量守恒约束确保结果符合物理原理。

五数据集刷新记录

在五个数据集上的大量实验表明,本方法取得当前最优性能,证明了物理先验注入的有效性。

应用场景