深度学习在多模态图像融合技术中的应用综述

资源摘要信息:"基于深度学习的图像融合综述" 1. 深度学习与图像融合 近年来，深度学习技术在图像处理领域得到了广泛应用，尤其是在图像融合任务中。图像融合是指将来自同一场景的多个图像信息结合起来，以获取比单一图像更为丰富、准确的信息。深度学习通过学习大量数据的深层特征，能够有效处理复杂的图像融合问题，提高融合结果的质量和准确性。 2. 可组合扩散先验与抗退化融合 DRMF（Diffusion Regularized Multi-Modal Fusion）模型利用了可组合扩散先验进行图像融合。这种先验是通过对不同模态的图像数据进行扩散过程的建模得到的。抗退化是图像融合中的一个重要方面，特别是在多模态图像融合中，它旨在抑制噪声、保持图像细节，同时提升融合图像的视觉质量。 3. 多模态图像融合 多模态图像融合涉及将不同模态的图像（如红外和可见光图像）结合在一起。每种模态的图像都有其独特的优点和局限性，例如红外图像对温度变化敏感，而可见光图像能提供丰富的色彩信息。多模态融合旨在整合不同模态图像的互补信息，以达到改善视觉效果和增强对场景的感知能力。 4. 特定场景下的图像融合应用 图像融合技术在多个特定场景下都有应用，包括医学图像融合、数字摄影图像融合、多曝光图像融合和多聚焦图像融合。在医学领域，图像融合能够结合不同成像技术（如CT、MRI）以辅助诊断。在摄影领域，融合技术可以用于提高照片的质量和动态范围。多曝光和多聚焦图像融合则分别用于处理在不同曝光或对焦设置下拍摄的图像序列。 5. 遥感影像融合 遥感影像融合是将来自不同遥感平台或传感器的影像进行融合，以获取更为全面的地理和环境信息。在这一应用中，通常需要处理全色图像锐化，即提高遥感图像的分辨率。全色图像锐化涉及将高分辨率的灰度图像与多光谱图像结合，以增强图像的空间细节。 6. 图像融合框架与评估指标 通用图像融合框架为各种融合算法的实现和比较提供了一个平台。在开发和评估图像融合算法时，使用数据集（Dataset）和评估指标（Evaluation Metric）是必不可少的。评估指标可以分为通用评估指标和特定应用的评估指标。通用评估指标如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)用于衡量融合图像的视觉质量，而针对遥感影像融合的评估指标可能更侧重于对地理信息的准确度和空间分辨率的衡量。 7. 标签说明 标签“图像处理”和“深度学习”揭示了文档主题的两大核心领域。图像处理涉及对图像进行分析、处理和理解的技术，而深度学习则是使计算机能够从大量数据中学习和识别模式的技术。 8. 压缩包子文件说明 文件名称列表“Image-Fusion-main”可能指向一个包含了与图像融合相关的核心代码、数据集、实验结果和评估脚本的软件仓库或项目目录。这个文件列表可能包含了实现DRMF模型和其他图像融合算法所需的全部必要组件。