可学习融合损失框架

适应多类融合任务

通过元学习动态生成针对不同融合场景的自适应损失，无需人工设计损失函数。

Haowen, Bai · Zhao, Zixiang · 张讲社 · Wu, Yichen · Lilun, Deng · Yukun, Cui · Baisong, Jiang · Xu, Shuang

International Journal of Computer Vision 2024

技术优势

无需手工设计损失

损失函数通过元学习从源图像重建中自动学习，避免了为每个融合任务人工调整损失。

适应多种融合任务

可学习损失使同一框架适用于红外-可见光、医学、多焦点和多曝光等多种融合场景。

提升融合信息保持

重建约束促使融合图像保留更利于恢复源图像的信息，从而保留更多关键信息。

应用场景

• 医学图像处理：用于融合多模态医学图像，自动适应不同模态间的互补信息。
• 多焦点图像融合：用于融合多焦点图像，自动生成聚焦区域的融合损失。
• 多传感器融合：用于融合来自不同传感器的图像，根据传感器特性调整损失。