去噪扩散模型驱动的纹理增强红外-可见光图像融合方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第6期北京时间：

作者：王洪雁, 彭俊, 杨凯

单位：1.浙江理工大学计算机与科学技术学院 杭州 3100182.电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室 洛阳 4710323.浙江理工大学信息科学与工程学院 杭州 310018

摘要：针对现有融合算法在处理多源数据时未能充分结合纹理细节和色彩强度信息的问题，该文提出一种去噪扩散模型驱动的红外-可见光图像融合方法。所提方法通过去噪扩散网络提取多尺度空时特征，并结合高频特征增强红外图像边缘信息，利用双向多尺度卷积模块和双向注意力融合模块确保全局信息的充分利用和局部细节的精确捕捉。同时，模型采用自适应结构相似性损失、多通道强度损失和多通道纹理损失对网络进行优化，增强结构一致性，平衡图像色彩和纹理信息的分布。实验结果表明，与现有方法相比，所提方法可有效地保留源图像的纹理、色彩和特征信息，融合效果更符合人类视觉感知。

关键词：红外和可见光图像, 图像融合, 扩散模型, 生成模型, 结构相似性损失

基金资助：国家自然科学基金(61871164)，浙江省自然科学基金重点项目(LZ21F010002)，电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室基金(CEMEE2023K0301)