本文提出了一种名为FusionMamba的新型动态特征增强方法,用于多模态图像融合。主要包括以下几个方面:
设计了一种改进的高效Mamba模型(DVSS),集成了动态卷积和通道注意力机制,不仅保持了Mamba的性能和全局建模能力,还减少了通道冗余,增强了局部特征提取能力。
提出了动态特征融合模块(DFFM),包括两个动态特征增强模块(DFEM)和一个跨模态融合Mamba模块(CMFM)。DFEM用于自适应地增强纹理细节和差异感知,CMFM则有效地挖掘了不同模态之间的相关性。
采用了Unet多层结构,构建了一个高效且通用的图像融合框架。
实验结果表明,FusionMamba在多种多模态图像融合任务上都取得了最佳性能,包括红外-可见光融合、医学图像融合和生物医学图像融合等。
إلى لغة أخرى
من محتوى المصدر
arxiv.org
الرؤى الأساسية المستخلصة من
by Xinyu Xie,Ya... في arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.09498.pdfاستفسارات أعمق