论文阅读：《Res2NetFuse: A Fusion Method for Infrared and Visible Images》

摘要：

提出了一种新的基于Res2Net的红外与可见光图像融合框架。
该融合模型由三部分组成:编码器、融合层和解码器。
基于Res2Net的编码器用于提取源图像的多尺度特征，本文介绍了一种新的训练策略，用于训练基于Res2Net的编码器仅使用单个图像。
然后，基于注意力模型提出了一种新的融合策略。
最后，解码器重建融合图像。对所提出的方法也进行了详细的分析。实验表明，与现有方法相比，该方法在主客观评价上取得了最先进的融合性能。

I. INTRODUCTION

图像融合是图像处理中的一项重要任务，其目的是利用融合方法[1]将源图像的显著特征整合为一幅图像。
红外与可见光图像的融合是图像融合中一个极具挑战性的课题。由于红外图像和可见光图像的成像原理不同，它们所包含的同一场景的信息也不同。因此，解决红外与可见光图像的融合问题在许多应用中具有重要意义。

在图像融合领域，已有许多方法被提出。
一般来说，多尺度变换(multiscale transform, MST)方法是图像融合领域中最常用的方法。
基于mst的方法的主要步骤包括分解、融合和重构。然而，基于mst的方法在反变换过程中会丢失源图像的有效信息，从而影响最终的融合结果[2]。

近年来，基于表示学习的图像融合方法得到了广泛的发展。在稀疏表示(SR)中，Liu等人[3]基于稀疏系数获取源图像的全局和局部显著性映射进行融合。Liu等人[4]提出了一种MST和SR相结合的图像融合总体框架，克服了基于MST和SR的融合方法的固有缺陷。
在低秩表示(LRR)中，Li等人将LRR与字典学习同时结合，[5]在全局和局部结构上都获得了更好的性能。

随着深度学习的发展，许多基于深度学习的图像融合方法被提出。
2017年，Liu等人[6]提出了一种在卷积神经网络(CNN)模型下联合生成活动水平测量和融合规则的方法。
2018年，Li et al.[7]使用预训练的VGG-19[8]提取特征。然后，他们充分利用中间层特征生成融合图像。
2019年，Li et al.[9]提出了一种新的图像融合深度学习体系结构，称为DenseFuse。融合框架由编码网络、融合层和解码网络组成。但他们没有考虑网络中的多尺度特征。
为了解决这一问题，Song et al.[10]提出了一种用于医学图像融合的MSDNet。他们在Li 's[9]的编码器末端增加了一个多尺度层来获得多尺度特征，取得了很好的融合效果。

因此，本文从多尺度的角度，将Res2Net[11]的思想嵌入到编码器中。Res2Net是一种新的多尺度骨干架构，将在第二节a中介绍。本文提出的融合方法的主要贡献如下:
(1)采用Res2Net进行图像融合，时间较短。我们将Res2Net应用到我们的编码器中，以更细粒度的方式提取多尺度图像特征。
(2)一个有趣的方面是，我们发现只使用一幅自然图像就可以学习到一个有效的重建模型，而且重建模型的性能与经过80000幅图像训练的重建模型相当。这大大减少了模型的训练时间。
(3)提出一种融合策略，利用注意力模型生成源图像显著特征的权值图。

本文其余部分的结构如下:在第二节中，我们分别简要介绍Res2Net和DenseFuse。在第三节中，我们详细介绍了所提出的方法。第四部分是实验结果，第五部分是本文的结论。

RELATED WORKS

A. Res2Net

多尺度特征在许多图像处理任务中起着重要作用。在PAMI 2020中，Gao等人[11]为CNN提出了一种新的构建模块，称为Res2Net。Res2Net模块如图1所示

在图1中，经过1×1卷积后，将特征映射平均分割得到特征映射子集，用xi表示，其中i∈{1,2，. .， n}， n表示子集的个数。
除x1外，其余的子集都有对应的卷积，记为Fi()。Fi()的输出用yi来标记。因此，yi可以由式1计算出来。

如公式1所示，当xi经过3×3卷积层时，输出结果(yi)可以有一个比xi更大的接收域。最后，连接所有的拆分，并将它们通过1 × 1的卷积。
因此，Res2Net的思想是在残留块中构建层次结构的类残留连接。Res2Net在粒度级别提取多尺度特征，并增加每个网络层的接收域范围。

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