Breaking Free from Fusion Rule: A Fully Semantic-driven Infrared and Visible Image Fusion代码
时间: 2025-06-29 18:09:22 浏览: 11
### 实现语义驱动的红外与可见光图像融合
为了实现完全语义驱动的红外与可见光图像融合,可以采用基于深度学习的方法。具体来说,构建一个具有可学习参数 θ 的融合网络 \(N_F\) ,该网络能够处理输入的红外图像 \(I_{ir}\) 和可见光图像 \(I_{vis}\),并生成高质量的融合图像。
#### 构建融合模型架构
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
class FusionNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(FusionNetwork, self).__init__()
# 使用预训练的ResNet作为特征提取器
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
modules = list(resnet.children())[:-2] # 去掉最后两层
self.feature_extractor = nn.Sequential(*modules)
# 定义上采样模块用于重建高分辨率图像
self.decoder = nn.ConvTranspose2d(2048, 3, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
def forward(self, ir_image, vis_image):
# 提取双模态特征向量
features_ir = self.feature_extractor(ir_image)
features_vis = self.feature_extractor(vis_image)
# 融合两个模态的信息
fused_features = (features_ir + features_vis) / 2
# 上采样恢复原始尺寸
output = self.decoder(fused_features)
return output
```
此代码片段定义了一个简单的端到端神经网络框架来执行图像融合任务[^2]。通过共享权重的方式利用卷积神经网络(CNNs)强大的表征能力捕捉不同模态间的共同特性;同时引入解码器部分完成从低维空间映射回原图的过程。
需要注意的是,在实际应用中可能还需要加入更多细节优化,比如正则化项控制过拟合现象、损失函数设计促进更好的视觉效果等。
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