深度学习驱动的红外与可见光图像融合：进步的语义注入与场景保真度

"该文是关于在高级视觉任务中对图像融合必要性的重新评估，提出了一种基于渐进式语义注入和场景保真度的红外与可见光图像融合网络的新方法。研究主要关注如何更好地服务于人类视觉观察和机器视觉感知，通过改进融合图像的质量和语义内容来提升下游应用的表现。" 文章深入探讨了当前图像融合算法的局限性，大多数算法集中在提高融合图像的视觉效果上，而忽略了对高级视觉任务中实际需求的考虑。虽然已有部分语义驱动的方法尝试考虑下游应用的语义要求，但尚未有方法能充分证明其在提升任务性能方面的潜力。 作者们提出了一个实用的解决方案，即渐进式语义注入（Progressive Semantic Injection）和场景保真度（Scene Fidelity）相结合的图像融合网络。渐进式语义注入旨在逐步将源图像的语义信息融入融合图像中，以增强目标任务所需的关键特征。这种方法考虑了高级视觉任务的需求，确保融合结果不仅具有良好的视觉质量，而且包含了有助于任务执行的丰富语义信息。 同时，场景保真度的概念被引入，以保持融合图像与原始场景的一致性。这确保了融合图像在保留关键信息的同时，不会丢失原有的场景细节和结构，从而在视觉和功能上都达到较高的水平。 此外，该文可能涉及以下关键词的详细解释： 1. **图像融合**：图像融合是将多个不同传感器或不同成像条件下的图像组合成单一图像的过程，以获取更全面、更准确的信息。 2. **高级视觉任务**：包括目标检测、语义分割、图像识别等，需要处理复杂的视觉信息并做出高层次的理解和决策。 3. **渐进式语义注入**：通过逐步增加语义信息的层次和深度，逐步优化融合图像的语义内容，使其更适合特定任务的需求。 4. **场景保真度**：衡量融合图像与原始场景相似度的指标，强调在融合过程中保持图像的真实性和完整性。 5. **特征级融合**：在特征表示层面进行图像融合，可以更有效地提取和结合不同图像的特性。 该研究通过创新的融合策略，为高级视觉任务提供了更有效、更具语义价值的融合图像，有望推动图像融合技术在目标检测、自动驾驶、监控等领域的发展。