多焦点图像融合网络

Mamba双分支架构

通过混合双分支架构同步捕获长距离依赖与局部纹理，实现多焦点图像的高保真融合。

Pan, Wu · 唐琎

Neural Networks 2025

参数信息

互信息 (MI)

17.4 %

技术优势

全域细节都不丢

Mamba 分支捕获长距离依赖，ConvNeXt 分支强化局部纹理，两级分支经分层特征交互对齐，融合结果同时保留全局结构和细微纹理。

融合质量超过 13 种现有方法

在三个数据集上的 12 项指标中，MHDBN 分别在 6、10、9 项上取得最佳，证明其融合质量全面领先。

应用场景

• 计算摄影：用融合图像替代多张对焦图片，一次出全清晰照片。
• 机器视觉：为检测识别系统提供细节完整的前端成像，减少因失焦导致的误判。
• 视觉感知：生成符合人类视觉感知的全聚焦图像，用于显示和目视判读。
• 多模态感知：在图像层面完成多焦点信息融合，为后续多模态感知提供清晰输入。