基于残差Swin Transformer模块的红外与可见光图像融合研究
王金生1
周元元2
陈珺2
1.安徽建筑大学 电子与信息工程学院,安徽 合肥 2306012.合肥师范学院 电子信息与电气工程学院,安徽 合肥 230601
摘要：针对图像特征提取时,由于图像上下文信息以及图像细节丢失,易导致融合图像的纹理不够清晰、结果不够显著的问题;因此,提出了一种基于残差Swin Transformer模块的红外与可见光图像融合模型,即STB-Fusion模型.红外和可见光图像融合不仅能提供可见光图像丰富的纹理细节和结构信息,还能保留突出的红外目标,以更有效地应用在后续任务中.实验结果表明:STB-Fusion模型生成融合后的图像可以更有效地保留可见光图像丰富的纹理细节和红外图像突出的热辐射信息,在主观视觉和客观评价中均取得了很好的效果.
关键词：图像融合Swin Transformer特征融合红外与可见光图像
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：安徽省高校科学研究重点资助项目(2022AH052131)
论文发表日期：2024-06-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 55-62 )
英文信息