多模态图像融合技术简介_多模态融合技术

• 第一章 多模态图像融合的研究背景

• 1.1多模态

       多模态是指将两个或两个以上的模态以各种形式进行组合的过程。在这个概念中，每一种信息的来源或形式都可以被视为一种模态（Modality）。目前研究领域主要关注对图像、文本和语音这三种模态的处理。由于不同模态的表现方式各异，对事物的看待角度也会有所不同，因此会出现一些交叉（导致信息冗余）和互补（比单一特征更优秀）的现象。模态之间可能还存在多种不同的信息交互方式，如果能够合理处理多模态信息，就能够获得更为丰富的特征信息。这种综合性的处理方式在多模态研究中变得越来越重要，因为它有望提高信息表达的维度，更全面地捕捉和理解复杂的现实场景。

图 1 多模态融合示意图

1.2 多模态图像

       根据研究对象的多样性，多模态图像的研究可细分为多个特定领域，包括但不限于多聚焦图像、医学图像、多曝光图像、红外与可见光图像以及RGB和深度图像。

       在多聚焦图像方面，研究者着重于处理图像的焦点变化，以提高对不同焦距下图像的清晰度和细节捕捉能力。医学图像的研究聚焦于整合多模态信息以提高医学诊断和影像学的精确性。对于多曝光图像，研究侧重于处理由相机在不同曝光条件下捕获的图像，以获得更广泛的动态范围。而红外与可见光图像的研究致力于融合不同波段的信息，提高对复杂场景的感知能力。在RGB和深度图像方面，研究者关注于同时利用彩色信息和深度信息，以实现更为准确的图像理解和场景分析。

       这些不同领域的研究方向展示了多模态图像研究的广泛应用，并为深入理解和解决不同领域的图像处理问题提供了有益的框架。在这些任务中，模态之间的信息交互融合是其中最重要的工作。目前，在多模态图像融合领域中，学者们主要致力于使多模态图像融合的工作更加高效、应用更广泛。

• 第二章 多模态图像融合的研究意义

2.1 多聚焦图像融合

       多聚焦图像融合通过合并不同焦距下的图像，能够提高整体图像的清晰度。在某一图像中，不同部分可能在不同的焦点下，通过融合这些部分，使得整体图像更加清晰，有效克服了单一焦点图像中的模糊问题。由于不同焦距下的图像能够捕捉到不同层次的细节信息，多聚焦图像融合使得融合后的图像能够更全面地保留细节。这对于需要高精度图像分析的应用，如医学影像、计算机视觉等领域具有重要价值。在多聚焦图像融合中，不同焦距下的图像往往具有不同的亮度和对比度，因此，融合这些图像能够拓展整体图像的动态范围。这对于处理高动态范围（HDR）图像，如在户外拍摄或光照条件复杂的场景中，有助于更好地还原真实场景。多聚焦图像融合可以提高图像的视觉质量，使人眼更容易感知图像中的信息。对于视觉感知要求较高的应用，如虚拟现实、增强现实等，多聚焦图像融合能够提供更优秀的视觉体验。

图 2 多聚焦图像融合

       因此，多聚焦图像融合的意义在于综合利用不同焦距下的信息，提高图像的质量和信息的全面性，对于多种图像处理应用都具有积极作用。

2.2 医学图像融合

        医学图像融合能够整合来自不同成像模态的信息，如CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）和PET（正电子发射断层扫描）等。这样的融合能够提供更全面、更综合的解剖和功能信息，有助于医生全面了解病灶的性质和位置。融合不同成像模态的医学图像可以提供更多的生理和解剖信息，有助于医生进行更精准的诊断和手术规划。例如，在肿瘤诊断中，结合不同模态的图像能够更准确地判断肿瘤的性质、边界和生长状态。 医学图像融合为医学研究提供了丰富的数据来源。研究者可以结合多种成像技术，深入探讨疾病的发展机制、治疗效果等方面的问题，促进医学科学的发展。在手术过程中，医学图像融合能够实现实时监测和导航。医生可以在手术过程中结合多模态图像，更准确地定位手术目标，避免损伤健康组织，提高手术的安全性和效果。通过医学图像融合，医生可以更好地了解患者的病情，制定个性化的治疗方案。对于一些需要定制治疗方案的疾病，如肿瘤治疗，个性化的信息能够为治疗提供更精确的指导。 结合不同成像模态的信息，可以在一定程度上降低对患者的辐射剂量。通过减少多次扫描的需要，可以更好地保护患者的健康。

图 3 医学图像融合

       总体而言，医学图像融合为医学影像学提供了更多的维度和深度，推动了医学影像技术的发展，提高了医疗诊断和治疗的水平，有助于实现更精准、个性化的医学服务。

2.3 RGB-D图像融合

        RGB图像提供了颜色信息，而深度图像提供了场景中不同物体的距离信息。通过融合这两种信息，能够更全面地理解场景，实现对物体的更准确识别和定位。深度图像能够捕捉场景中物体的距离信息，为三维重建提供了关键的深度信息。与RGB图像融合后，可以实现更精确的立体视觉效果，对于虚拟现实、增强现实等应用具有重要意义。深度图像能够提供物体的深度边界信息，融合RGB图像后，可以在物体之间更准确地分割和检测边界，提高图像分割的精度。深度图像对于遮挡物体的识别有独特优势，融合RGB图像后，能够更好地处理场景中的遮挡关系，提高对复杂场景的理解和分析能力。RGB与深度信息的融合有助于实时目标追踪。深度信息提供了物体的空间位置，结合颜色信息可以更准确地跟踪目标，适用于机器人导航、无人车辆等领域。另一方面，RGB与深度图像的融合可用于更自然的人机交互。通过获取用户的姿势和手势等深度信息，结合颜色信息，可以实现更智能和灵活的人机交互方式。

图 4 RGB-D图像融合

       综合来看，RGB图像与深度图像的融合可以为图像处理、计算机视觉和人机交互等领域提供更为丰富和深入的信息，推动了多个应用领域的技术发展。

2.4 红外与可见光图像融合

       红外图像通常能够捕捉到可见光图像中难以察觉的细节，尤其在低光条件下。通过红外与可见光图像融合，可以提高图像的对比度和清晰度，使得细节更加突出，对于目标识别和场景分析具有显著的优势。可见光和红外波段分别擅长于不同的信息获取，可见光对颜色和形状有更敏感的感知，而红外则能够穿透雾霾和光照差异，对热辐射更为敏感。融合这两者能够弥补彼此的信息缺失，形成更为全面的图像。红外与可见光图像融合可提高目标检测和识别的性能。红外图像对于温度差异敏感，适用于夜间或低光环境下的目标检测，而可见光图像提供更多形状和颜色信息，融合后的图像更有利于目标的准确检测和识别。在复杂的自然环境中，如雾霾、烟尘等，可见光图像易受到干扰。红外图像能够在这些环境中表现更为稳定，融合可见光和红外图像能够提高系统在恶劣环境下的鲁棒性。

图 5 红外与可见光图像融合

        红外与可见光图像融合在军事和安防领域有广泛应用。融合后的图像可以提供更全面的环境感知，加强对潜在威胁的监测和识别。在医学影像领域，红外图像能够提供有关人体温度的信息，与可见光图像融合可用于医学诊断。在气象学中，红外与可见光图像融合有助于更准确地监测大气和地表温度分布。

       因此，红外与可见光图像融合的意义在于充分利用两者的优势，形成更全面、更具信息量的图像，适用于多种实际应用场景，提升了图像处理和分析的水平。

• 第三章  多模态图像融合的研究方法

3.1 传统方法

       传统方法可以分为两类，一类是基于空间域算法的融合方法，另一类是基于变换域算法的融合方法。

3.1.1 基于空间域的融合方法

       基于加权平均法的图像融合算法是一种简单而有效的图像融合方法。该算法通过对待融合的多幅图像进行加权平均，通过适当的权重分配，实现各幅图像在融合结果中的贡献。以下是基于加权平均法的图像融合算法的基本步骤：

1）图像获取： 获取待融合的多幅图像，这些图像可以来自于不同的传感器、成像模态或者不同时间点的拍摄。

2）灰度归一化： 对于彩色图像，进行灰度归一化，确保各个图像在融合过程中具有相似的灰度范围。

3）权重分配： 为每幅图像分配权重，这些权重反映了各个图像在最终融合结果中的相对重要性。权重的分配可以基于图像质量、传感器性能、或者其他先验信息。

4）加权平均： 对每个像素位置上的灰度值进行加权平均。融合后的图像的每个像素值等于所有图像在该位置上的灰度值乘以相应的权重之和。

5）输出融合结果： 将加权平均后的图像作为最终的融合结果输出。

       基于加权平均法的图像融合算法的优点包括简单易实现、计算效率高。然而，其缺点在于可能无法处理图像间的非线性关系，对于某些复杂场景下的融合效果可能较差。在实际应用中，合理的权重分配是该算法成功的关键，需要根据具体问题进行权衡和调整。

       基于主成分分析（PCA）图像变换的图像融合方法是一种基于统计特征的融合技术。PCA通过线性变换将原始图像转换为主成分，其中主成分是原始图像中方差最大的方向。以下是基于PCA图像变换的图像融合方法的基本步骤：

1）图像获取： 获取待融合的多幅图像，这些图像可以来自于不同的传感器、成像模态或者不同时间点的拍摄。

2）灰度归一化： 对于彩色图像，进行灰度归一化，确保各个图像在融合过程中具有相似的灰度范围。

3）构建数据矩阵： 将所有图像堆叠成一个数据矩阵，其中每一列对应于一个图像，每一行对应于图像中的一个像素。

4）PCA变换： 对数据矩阵进行PCA变换，得到主成分矩阵。主成分矩阵包含了原始图像中方差最大的方向，通常选择前几个主成分作为表示原始图像的新基。

5）重构图像： 使用选择的主成分矩阵进行逆变换，将数据矩阵重构为融合后的图像。通过选择不同数量的主成分，可以调整融合图像的质量和信息保存程度。

6）输出融合结果： 将重构后的图像作为最终的融合结果输出。

       基于PCA图像变换的图像融合方法能够有效地提取图像的主要特征，减少冗余信息。这种方法的优点包括对于图像统计特征的敏感性和变换后的主成分能够更好地表征图像的主要结构。然而，该方法也可能忽略一些局部细节，因此在实际应用中需要根据具体场景和需求进行权衡和调整。

3.1.2 基于变换域的融合方法

       基于金字塔变换的图像融合算法：基于金字塔变换的图像融合算法是一种多尺度融合方法，通过对图像进行金字塔分解和重建，实现在不同尺度上的融合。以下是基于金字塔变换的图像融合算法的基本步骤：

1）图像获取： 获取待融合的多幅图像，这些图像可以来自于不同的传感器、成像模态或者不同时间点的拍摄。

2）构建高斯金字塔： 对每个输入图像构建高斯金字塔。高斯金字塔是通过对原始图像进行多次高斯模糊和下采样得到的一系列图像，每一层都比前一层低分辨率。

3）拉普拉斯金字塔： 通过将高斯金字塔中的每一层图像从其上一层图像进行上采样并减去得到拉普拉斯金字塔。拉普拉斯金字塔包含了每一层图像中的细节信息。

4）权重分配： 对于每一层的拉普拉斯金字塔，分别为其赋予相应的权重，这些权重可以基于图像质量、对应层次的空间频率或其他先验信息来确定。

5）金字塔融合： 将各图像的相同层次的拉普拉斯金字塔进行加权合并，得到融合后的拉普拉斯金字塔。

6）重建融合结果： 对融合后的拉普拉斯金字塔进行逐层上采样和加权合并，最终得到融合后的图像。

7）输出融合结果： 将重建后的图像作为最终的融合结果输出。

       基于金字塔变换的图像融合方法能够在不同尺度上融合图像信息，对于保留图像细节和结构特征有较好的效果。这种方法适用于多尺度的图像融合需求，例如，在遥感图像融合、医学图像融合等领域有广泛应用。

       基于小波变换的图像融合算法：基于小波变换的图像融合算法是一种基于频域分析的图像融合方法。小波变换可以将图像分解为不同尺度和方向上的频带，从而实现对图像的多尺度分析。以下是基于小波变换的图像融合算法的基本步骤：

1）图像获取： 获取待融合的多幅图像，这些图像可以来自于不同的传感器、成像模态或者不同时间点的拍摄。

2）小波分解： 对每个输入图像进行小波分解，得到其小波系数。小波系数包含了图像在不同尺度和方向上的频率信息。

3）高低频系数融合： 对应每个尺度和方向上的小波系数，根据一定的规则进行融合。一般来说，可以采用加权平均、最大值、最小值等方式对高低频系数进行融合。

4）小波重构： 利用融合后的小波系数进行小波重构，得到融合后的图像。

5）输出融合结果： 将重构后的图像作为最终的融合结果输出。

       基于小波变换的图像融合算法具有以下优点，小波变换能够实现对图像的多尺度分析，能够在不同尺度上更好地捕捉图像的特征；小波变换对图像的方向性也有较好的描述，可以更准确地表示图像的纹理和结构；小波变换通过分解图像，对图像信息进行了有选择的提取，有助于保留图像中的重要信息；适用于不同类型的图像，包括自然图像、医学图像、遥感图像等。小波变换的图像融合方法在图像融合领域得到了广泛应用，特别是在需要考虑多尺度信息的场景下。

        基于多尺度几何变换的图像融合算法：基于多尺度几何变换的图像融合算法是一种融合方法，通过考虑图像在不同尺度下的几何特征，实现对多尺度信息的融合。以下是基于多尺度几何变换的融合算法的基本步骤：

1）图像获取： 获取待融合的多幅图像，这些图像可以来自于不同的传感器、成像模态或者不同时间点的拍摄。

2）多尺度分解： 对每个输入图像进行多尺度分解，可以采用金字塔、小波变换等方式得到图像在不同尺度下的表示。

3）几何变换： 对每个尺度下的图像进行几何变换，这包括平移、旋转、缩放等操作。变换的方式可以根据具体需求进行选择，确保图像在不同尺度下能够对齐。

4）权重分配： 为每个尺度下的图像分配相应的权重，这些权重可以基于图像质量、对应尺度的空间频率或其他先验信息来确定。

5）几何合成： 将经过几何变换和权重分配的图像进行几何合成，得到融合后的图像。

6）输出融合结果： 将几何合成后的图像作为最终的融合结果输出。

        基于多尺度几何变换的融合算法的优点包括，对齐性强，通过几何变换，能够实现不同尺度下图像的对齐，有助于更好地保留图像的结构信息；适用性广泛，适用于不同类型的图像，包括自然图像、医学图像、遥感图像等；综合性考虑，考虑了图像在多个尺度下的几何特征，综合了不同尺度下的信息；可调参数，几何变换和权重分配是可调参数，能够根据具体需求进行优化。这种融合算法适用于对多尺度信息进行综合考虑的场景，如在需要同时保留局部细节和整体结构的图像融合任务中。

3.2 基于深度学习的方法

        基于深度学习的融合方法大概可以分为四类，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的融合方法，基于编码器和解码器的融合方法，基于生成对抗网络（Generative adversarial network, GAN）的融合方法，基于多任务联合的融合方法。

3.2.1 基于CNN的融合方法

相关论文：IFCNN: A general image fusion framework based on convolutional neural network[1]

图 6 IFCNN网络结构示意图

       IFCNN采用卷积神经网络结构，旨在提供一个通用的图像融合框架，适用于各种图像融合任务。该方法使用卷积神经网络进行图像特征提取和融合。CNN能够学习图像中的高级特征，从而更好地捕捉图像信息。IFCNN被设计成一个通用框架，可以应用于不同类型的图像融合任务，例如多模态图像融合、多尺度图像融合等。

       IFCNN方法的创新之处在于采用深度学习方法，尤其是卷积神经网络，从而能够更好地捕获图像中的复杂特征。此外，IFCNN的通用设计使其在各种图像融合任务中都能取得良好的性能，为不同应用场景提供了一种灵活的解决方案。

       这个方法的关键优势是：端到端学习，通过采用端到端的学习方法，IFCNN能够直接从输入图像中学习特征和融合规则，无需手工设计复杂的特征提取器；多尺度处理，CNN结构通常包含多个卷积层，这使得IFCNN能够处理图像的多尺度信息，有助于保留图像的细节和整体结构；适应性强，作为通用框架，IFCNN具有很强的适应性，能够适应不同领域和应用中的图像融合任务。

       IFCNN方法存在一定的缺陷，IFCNN可能在特定具体的任务上存在性能限制，需要更多实验验证其在各种场景下的鲁棒性。未来的发展方向可能包括进一步优化网络结构、引入更多的先验信息、以及探索多模态和跨模态图像融合等方面。

       总体而言，IFCNN作为一种基于卷积神经网络的通用图像融合框架，在图像融合领域具有潜在的应用前景，为深度学习方法在图像融合中的应用提供了新的思路。

3.2.2 基于编码器和解码器的融合方法

相关论文：DenseFuse: A fusion approach to infrared and visible images[2]

图 7 DenseFuse网络结构示意图

        DenseFuse的目标是将红外和可见光图像融合，以获得更富信息的、综合两种图像模态的结果。该方法采用了密集连接的思想，即在网络内的每一层都与前面所有层进行连接，从而增强了信息的传递和共享。DenseFuse 基于深度神经网络，具体而言，使用了类似于DenseNet结构的网络设计。

       DenseFuse的关键特点在于采用密集连接机制有助于提高网络的特征传递和共享，使得融合的特征更具有信息丰富性；该方法结合了全局和局部信息，通过密集连接的结构，在网络中融合了多层次、多尺度的特征；DenseFuse采用自适应的融合策略，可以根据输入图像的不同特点动态调整融合的权重，提高融合的鲁棒性。

       DenseFuse的主要创新点是，利用密集连接机制，使得网络在处理红外和可见光图像融合任务时能够更好地捕捉特征之间的关系；多层次、多尺度的信息融合，通过全局和局部信息融合，使得网络能够更全面地考虑不同层次和尺度的特征；引入自适应的融合策略，增加了网络的适应性，使得网络在不同输入条件下能够更好地适应。

       DenseFuse存在的局限性：通过密集连接和自适应融合策略，为红外和可见光图像融合提供了一种有效的解决方案，但是在某些存在大量噪声信息的场景下，该方法不具有强适应性。

3.2.3 基于GAN的融合方法

相关论文：FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion[3]

图 8 FusionGAN网络结构示意图

        FusionGAN的主要目标是通过使用生成对抗网络，将红外和可见光图像进行融合，以生成更具信息量和视觉质量的合成图像。该方法采用了生成对抗网络，其中包括生成器和判别器两个主要组件。生成器负责生成融合图像，而判别器则尝试区分生成的图像和真实的图像。

       FusionGAN的关键特定是通过引入生成对抗网络，能够利用对抗训练的方式，使得生成的融合图像更具有真实感和自然性；采用端到端训练，使得整个网络能够以端到端的方式进行优化，而不需要额外的预处理或后处理；通过生成对抗网络，FusionGAN能够有效融合图像的全局信息，提高融合结果的整体质量。

        FusionGAN的主要创新在于将生成对抗网络应用于红外和可见光图像融合，这在图像融合领域具有一定的前瞻性。并且，通过实验证明了生成对抗网络也可以在图像融合任务上达到较高的融合性能和优越性。

        FusionGAN也存在一些缺点，对于细节信息的处理不够具体，场景中梯度信息弱化导致整幅图像的对比度较低，不利于在后续的高级视觉任务中进一步部署。

3.2.4 基于多任务联合的融合方法

相关论文： Image fusion in the loop of high-level vision tasks: A semantic-aware real-time infrared and visible image fusion network[4]

图 9 SeAFusion结构示意图

       SeAFusion是一种应用于高级视觉任务中的图像融合方法，特别是针对红外和可见光图像。该方法旨在应用于高级视觉任务，通过图像融合实现红外和可见光图像的语义感知，并在实时性要求下完成融合。这是首个通过引入语义感知设计融合任务的方法，意味着融合过程中考虑了图像的语义信息，以更好地理解图像中的内容。着重强调了在实时性要求下的图像融合，适用于需要快速响应和处理的高级视觉任务。

       SeAFusion方法的主要特征，语义感知与融合任务的结合训练，通过引入语义信息，网络可以更好地理解图像中的物体和场景，提高融合结果的语义质量。该方法通过将高级视觉任务直接引入融合网络的设计，专注于满足高级视觉任务的需求的同时促进融合任务进一步完善，扩展了图像融合在计算机视觉领域中的应用场景。

       SeAFusion方法的缺陷在于分割任务在训练的过程中会有一定的误差，会反向影响融合任务的正确性和准确性。这种先融合再分割的网络设计方式给融合领域注入了新的灵魂，但是，带来了新的挑战，这需要我们在研究的过程中进一步解决。

图 10 先融合再分割网络缺陷示意图

相关论文：Target-aware dual adversarial learning and a multi-scenario multi-modality benchmark to fuse infrared and visible for object detection[5]

图 11  TarDAL结构示意图

       TarDAL是一种应用于目标检测的红外和可见光图像融合方法，该方法的主要目标是通过融合红外和可见光图像，提高目标检测的性能，特别注重在多情景和多模态的场景下进行检测。通过引入了双重对抗学习，以训练生成器网络，使其能够有效融合红外和可见光图像，同时适应不同的检测场景。该方法提供了一个多情景多模态的基准测试集，以更全面地评估红外和可见光图像融合在目标检测中的性能。

       TarDAL的关键特点是双重对抗学习，在鉴别器部分设计引入双鉴别器的对抗学习的思想，使得生成器能够更好地生成具有目标检测相关特征的图像；提供了一个多样化的测试集，涵盖多种情景和模态，有助于更全面地评估算法的性能；目标级鉴别器和纹理鉴别器使得该方法更适用于目标检测任务，使得融合结果更加有针对性和适应性。

        TarDAL的优势，通过设计双鉴别器的对抗学习方式，使得生成器能够在多模态图像融合中更好地保留目标检测所需的信息；提供了一个更具挑战性和实际应用性的基准测试集，促使算法更好地适应多样化的场景。

        TarDAL的不足在于，目标区域和背景区域的划分过于传统，实际应用中，红外图像也可以提供许多场景纹理信息，可见光图像也可以提供目标区域信息，过于传统的目标背景划分方式会丢失被忽略区域的特征。

相关论文：Boosting target-level infrared and visible image fusion with regional information coordination

图 12  TLGAN结构示意图

       TLGAN主要关注在目标级红外和可见光图像融合中，通过增强目标级别信息同时协同目标和场景信息来提高融合图像的纹理效果。

       TLGAN主要解决的问题，现有的红外和可见图像融合方法主要处理全局图像的信息融合，只有少数方法提出目标级图像融合策略，这种目标级图像融合方法启发了新的融合思想，增强了对后续高级视觉任务的支持。然而，新的挑战也同时出现了；现有的目标级融合算法中，目标与场景之间的假设是可见图像提供场景信息，红外图像提供目标信息。这种假设可能会导致目标对比度的下降，只有从红外图像中获得的弱纹理信息被保留在目标区域。更重要的是，当可见图像受到污染时（如烟雾或强光），受污染区域的融合图像的场景信息就会丢失；利用融合图像的语义分割结果来促进不同目标（或语义区域）的信息融合，这种设计可能会在不同的目标之间产生对比度的降低。同时，当可见图像污染导致的分割结果错误时，融合性能表现较差；目标级信息融合面临的新挑战是如何在提高现场红外图像和可见图像的同时，关注目标信息融合的信息互补性。其核心是在增强目标信息融合的同时，丰富全局场景信息，为后续的高级视觉任务提供稳定、丰富的融合特征。

       TLGAN的主要贡献点，设计了一个目标提取模块，它使用一个双分支网络来提取红外和可见光图像中的目标区域。同时，引入目标级损失函数来指导目标信息的保留和重建，提高了融合网络的目标捕获能力，大大消除了前面方法中目标区域的假设造成的纹理弱和对比度低的问题；该方法设计了一个场景纹理注意模块，利用混合高斯模型获得红外和可见图像中不同语义的纹理特征。红外图像可以提供场景纹理信息进行补充，有效地解决可见图像被污染时（如强光和烟雾）中场景信息丢失的问题；最后，设计了目标场景信息损失协调函数，在关注目标级信息融合的同时，尽可能丰富全局场景信息的表达，增强融合结果中目标与场景的对比度。

第四章 多模态图像融合结果的应用

4.1 多模态图像配准与融合技术

图 13 图像配准及图像融合任务结合示意图

       将配准和融合问题视为一个联合优化问题，如图15。在这种方法中，不仅考虑图像间的对准关系，还考虑融合后的图像质量。通过定义一个共同的优化目标函数，可以在配准和融合之间找到平衡，以获得更好的整体性能。通过结合多模态图像配准和融合技术，可以实现更为精确和全面的信息提取，对于涉及多源图像数据的任务具有重要的意义，如医学影像诊断、遥感图像分析等。

4.2 多模态图像融合与姿态估计/深度估计

图 14 图像融合和姿态估计、深度估计任务结合示意图

       可见光图像在低光环境下可能受到限制，而红外图像能够捕捉到目标的热辐射信息。将红外和可见光图像融合，可以提供更丰富的特征，从而提高对目标姿态的估计准确性。可见光在夜间光照较弱的情况下受到限制，而红外图像可以捕捉到目标的热信息，有助于在夜间进行深度估计。融合两者的信息可以提高深度估计的可靠性，如图16所示。此外，在低对比度场景下，可见光图像可能无法提供足够的信息，而红外图像能够突显目标的热特征，从而改善深度估计的性能。

• 第五章   总结与展望

       多模态图像融合作为计算机视觉领域的重要研究方向，通过整合不同传感器或模态的信息，提高了图像分析和理解的能力。本文对多模态图像融合领域及其应用领域进行了深入的介绍与总结。方便我们可以进一步推动多模态图像融合领域的发展，使其更好地满足实际需求并取得更为显著的研究成果。特别强调图像融合在红外和可见光图像的应用中，通过充分利用两种模态图像的信息，可以提高对目标的感知和理解，特别是在复杂和恶劣环境下的应用场景中具有显著的优势。在未来，多模态图像融合技术有望在各个领域发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的智能化和便利性。

•  第六章   相关方法代码及数据集下载链接

6.1 红外与可见光数据集

1. M3FD数据集：https://github.com/dlut-dimt/TarDAL
2. MSRS数据集：https://github.com/GeoVectorMatrix/Dif-Fusion

6.2 相关对比方法

6.2.1 传统融合方法

1. GTF: https://github.com/jiayi-ma/GTF
2. MDLatLRR: https://github.com/hli1221/imagefusion_mdlatlrr

6.2.2 基于深度学习的融合方法

1. FusionGAN: https://github.com/jiayi-ma/FusionGAN
2. GANMcC: https://github.com/HaoZhang1018/GANMcC
3. IFCNN: https://github.com/uzeful/IFCNN
4. RFN: https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest
5. U2Fusion: https://github.com/hanna-xu/U2Fusion
6. DDcGAN: https://github.com/hanna-xu/DDcGAN
7. DIDFuse: https://github.com/Zhaozixiang1228/IVIF-DIDFuse
8. MFEIF: https://github.com/JinyuanLiu-CV/MFEIF
9. SeAFusion: https://github.com/Linfeng-Tang/SeAFusion
10. TarDAL: https://github.com/dlut-dimt/TarDAL

•    参考文献

1. Zhang Y, Liu Y, Sun P, et al. IFCNN: A general image fusion framework based on convolutional neural network[J]. Information Fusion, 2020, 54: 99-118.
2. Tang L, Yuan J, Ma J. Image fusion in the loop of high-level vision tasks: A semantic-aware real-time infrared and visible image fusion network[J]. Information Fusion, 2022, 82: 28-42.
3. Ma J, Yu W, Liang P, et al. FusionGAN: A generative adversarial network for infrared and visible image fusion[J]. Information fusion, 2019, 48: 11-26.
4. Tang L, Yuan J, Ma J. Image fusion in the loop of high-level vision tasks: A semantic-aware real-time infrared and visible image fusion network[J]. Information Fusion, 2022, 82: 28-42.
5. Liu J, Fan X, Huang Z, et al. Target-aware dual adversarial learning and a multi-scenario multi-modality benchmark to fuse infrared and visible for object detection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 5802-5811.
6. Mina Han, Kailong Yu, Junhui Qiu, Hao Li, Dan Wu, Yujing Rao, Yang Yang, Lin Xing, Haicheng Bai, Chengjiang Zhou,Boosting target-level infrared and visible image fusion with regional information coordination,Information Fusion,Volume 92,2023,Pages 268-288,ISSN 1566-2535,https://doi.org/10.1016/j.inffus.2022.12.005.