多模态论文学习(七)：DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible Images

在本文中，我们提出了一种新颖的深度学习架构，用于红外与可见光图像融合问题。与传统的卷积网络不同，我们的编码网络由卷积层、融合层和密集块组合而成，其中每一层的输出都与所有其他层相连。我们尝试使用这种架构在编码过程中从源图像中提取更多有用的特征。同时，我们设计了两个融合层（融合策略）来融合这些特征。最后，通过解码器重建融合图像。与现有的融合方法相比，所提出的融合方法在客观和主观评估中实现了最先进的性能。

1.2 摘要解析

研究背景与问题定义
红外图像和可见光图像融合是一个重要的计算机视觉任务，广泛应用于夜视、安防监控、目标检测等领域。红外图像能捕捉热辐射信息，适合低光照或遮挡场景，但细节较少；可见光图像则提供丰富的纹理和色彩信息，但受限于光照条件。融合的目标是将两者的互补信息整合，生成一幅既有细节又有目标显著性的图像。

提出的方法：新型深度学习架构

作者提出了一种不同于传统卷积神经网络（CNN）的编码网络结构，具体包括：

1. 卷积层：用于提取图像的低级特征（如边缘、纹理）。

2. 密集块（Dense Block）：这是从DenseNet（密集连接网络）中借鉴的概念。密集块的特点是每一层的输出都直接连接到后续所有层，形成“密集连接”。这种设计的好处在于：

增强特征复用，避免信息丢失。
缓解梯度消失问题，便于训练较深的网络。
从源图像（红外和可见光）中提取更丰富、多层次的特征。

3.融合层：在编码阶段加入融合层，可能是为了在特征提取过程中提前整合红外和可见光的特征，而不是等到最后才融合。

融合策略
文中提到设计了“两个融合层（融合策略）”，这表明作者尝试了多种特征融合方式
解码器
融合后的特征通过解码器重建为最终的融合图像。
技术优势

特征提取能力提升：密集块的使用使得网络能从红外和可见光图像中捕获更多有用信息（如红外的热目标和可见光的细节），这比传统CNN更高效。
融合灵活性：两个融合层的设置可能允许网络在不同阶段或不同特征尺度上进行融合，增强了鲁棒性。
端到端训练：从编码到解码的完整架构表明这是一个端到端的深度学习模型，避免了传统方法中手动设计融合规则的复杂性。

性能评估

客观评估：可能包括定量指标，这些指标衡量融合图像的信息保留和质量。
主观评估：通过人类观察者评估融合图像的视觉效果（如清晰度、目标显著性）。
最先进性能（State-of-the-Art）：表明该方法在实验中超越了现有方法

二. Introduction

2.1 Introduction翻译

红外与可见光图像融合任务是图像处理领域中的一个重要问题。它试图从源图像中提取显著特征，然后通过适当的融合方法将这些特征整合成一幅图像[1]。几十年来，这些融合方法取得了卓越的融合性能，并被广泛应用于许多领域，如视频监控和军事应用。众所周知，许多信号处理方法已被应用于图像融合任务以提取图像的显著特征，例如基于多尺度分解的方法[2]–[7]。首先，通过图像分解方法提取显著特征。然后，利用适当的融合策略获得最终的融合图像。近年来，基于表示学习的方法也引起了广泛关注。在稀疏域中，提出了许多融合方法，如稀疏表示（SR）和基于方向梯度直方图（HOG）的融合方法[8]、联合稀疏表示（JSR）[9]和协同稀疏表示[10]。在低秩域中，李等人[11]提出了一种基于低秩表示（LRR）的融合方法。他们使用LRR代替SR来提取特征，然后使用l1范数和最大选择策略重建融合图像。

随着深度学习的兴起，提出了许多基于深度学习的融合方法。卷积神经网络（CNN）被用来获取图像特征并重建融合图像[12]、[13]。在这些基于CNN的融合方法中，仅使用最后一层的输出作为图像特征，这种操作会丢失中间层获得的许多有用信息。我们认为这些信息对融合方法很重要。为了解决这个问题，在我们的论文中，我们提出了一种新颖的深度学习架构，该架构由编码网络和解码网络构成。我们使用编码网络提取图像特征，并通过解码网络获得融合图像。编码网络由卷积层和密集块[14]构成，其中每一层的输出都用作下一层的输入。因此，在我们的深度学习架构中，编码网络中每一层的结果都被用来构建特征图。最后，通过融合策略和包含四个CNN层的解码网络重建融合图像。本文的结构如下。第II节简要回顾相关工作。第III节详细介绍所提出的融合方法。第IV节展示实验结果。第V节提出本文的结论与讨论。

2.2 Introduction解析

这篇论文的引言部分概述了红外与可见光图像融合的研究背景、传统方法、表示学习方法以及深度学习方法的演进，并提出了作者的新方法。

1. 研究背景与意义

问题重要性：红外与可见光图像融合旨在整合两种模态的互补信息（红外的热信息与可见光的细节信息），是图像处理领域的经典任务。它在视频监控、军事侦察、目标检测等应用中具有关键作用。
挑战：如何有效提取显著特征并设计合理的融合策略一直是研究的难点。传统方法依赖信号处理技术，而新兴的深度学习方法则试图通过数据驱动的方式提升性能。

2. 传统方法：信号处理与多尺度分解

多尺度分解：文献[2]–[7]提到的方法（如小波变换、金字塔分解）通过将图像分解为不同尺度的子带，分别提取低频（整体结构）和高频（细节）特征，再通过融合规则（如加权平均、最大值选择）整合。
优点：计算复杂度相对较低，易于实现。
局限性：分解和融合规则多为手动设计，缺乏自适应性，可能无法充分利用图像的深层语义信息。

3. 表示学习方法

稀疏域方法：
- 稀疏表示（SR）：通过字典学习将图像分解为稀疏系数，融合时选择显著系数（如文献[8]）。
- HOG融合：基于方向梯度直方图提取特征，强调边缘信息。
- 联合稀疏表示（JSR）与协同稀疏表示：考虑多模态图像间的相关性，增强特征一致性（文献[9]、[10]）。
低秩域方法：
- 低秩表示（LRR）：文献[11]用LRR替代SR，提取全局结构信息，再用l1范数和最大选择策略重建图像。低秩方法擅长捕捉图像的低维结构，但细节保留可能不足。
优点：相比传统信号处理，稀疏与低秩方法引入了更强的数学建模能力。
局限性：依赖预定义的字典或假设，对复杂场景的适应性有限。

4. 深度学习方法的兴起

CNN-based方法：文献[12]、[13]使用卷积神经网络提取特征并重建图像。CNN通过多层卷积自动学习特征，摆脱了手动设计的束缚。
问题：传统CNN融合方法仅利用最后一层特征，忽略了中间层的丰富信息（如纹理、边缘等），导致信息丢失。

5. 作者提出的方法

核心创新：
- 编码-解码架构：采用编码网络提取特征，解码网络重建图像
- 密集块（Dense Block）：借鉴DenseNet思想，每一层输出都连接到后续层。这种设计：
  - 保留中间层信息，避免传统CNN的信息丢失。
  - 增强特征复用，提升特征提取能力。
- 融合策略与解码：编码网络生成特征图后，通过融合策略整合特征，最终由四层CNN解码器重建图像。
改进点：相比传统CNN仅用最后一层，作者充分利用每一层特征，理论上能生成更高质量的融合图像。

3.1 related work翻译

在过去两年中，提出了许多融合算法，尤其是基于深度学习的算法。与基于多尺度分解的方法和基于表示学习的方法不同，基于深度学习的算法使用大量图像来训练网络，并利用这些网络提取显著特征。2016年，刘宇等人[12]提出了一种基于卷积稀疏表示（CSR）的融合方法。CSR与基于CNN的方法不同，但该算法仍属于基于深度学习的算法，因为它也提取深层特征。在该方法中，作者使用源图像学习具有不同尺度的多个字典，并利用CSR提取多层特征，然后通过这些特征生成融合图像。2017年，刘宇等人[13]还提出了一种基于CNN的融合方法，用于多焦点图像融合任务。他们使用包含输入图像不同模糊版本的图像块来训练网络，并利用该网络生成决策图。然后，通过决策图和源图像获得融合图像。然而，这种方法仅适用于多焦点图像融合。在2017年的ICCV会议上，Prabhakar等人[15]提出了一种基于CNN的方法来解决曝光融合问题。他们提出了一个简单的CNN架构，其中编码网络包含两层CNN，解码网络包含三层CNN。编码网络采用孪生网络架构，权重共享。两个输入图像通过该网络编码，得到两个特征图序列，然后通过加法策略进行融合。最终的融合图像通过称为解码网络的三层CNN重建。虽然该方法取得了较好的性能，但仍存在两个主要缺点：1）网络架构过于简单，可能无法正确提取显著特征；2）这些方法仅使用编码网络最后一层计算的结果，中间层获得的有用信息会丢失，当网络更深时，这一现象会加剧。为了克服这些缺点，我们提出了一种基于CNN层和密集块的新颖深度学习架构。在我们的网络中，我们使用红外和可见光图像对作为输入。在密集块中，编码网络中每一层获得的特征图被级联作为下一层的输入。在传统的基于CNN的网络中，随着网络深度的增加，暴露出了退化问题[15]，中间层提取的信息未被充分利用。为了解决退化问题，何凯明等人[16]引入了深度残差学习框架。为了进一步改善层间的信息流动，黄高等人[14]提出了一种带有密集块的新颖架构，其中任意层与所有后续层之间都有直接连接。

密集块架构有三个优点：1）该架

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