摘 要 為了解決現(xiàn)有融合方法在融合性能與計(jì)算資源消耗上存在不平衡的問(wèn)題，提出了一種基于差分融合與邊緣增強(qiáng)的輕量級(jí)紅外與可見(jiàn)光圖像融合算法。該方法通過(guò)基于結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的編碼器和深度編碼塊來(lái)提取圖像特征信息，用差分融合模塊（DFM）融合不同模態(tài)的特征信息，再將融合后的特征信息通過(guò)邊緣增強(qiáng)模塊（EEM）來(lái)強(qiáng)化特征的邊緣信息。在訓(xùn)練完成后，用結(jié)構(gòu)重參數(shù)化技術(shù)優(yōu)化多分支結(jié)構(gòu)和推理速度，在融合性能不變的情況下，降低網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源消耗。最后，在MSRS和TNO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法在視覺(jué)效果和定量指標(biāo)方面具有優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞 結(jié)構(gòu)重參數(shù)化 邊緣增強(qiáng) 紅外與可見(jiàn)光圖像 圖像融合 深度學(xué)習(xí)

中圖分類(lèi)號(hào) TP391 " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A " 文章編號(hào) 1000-3932（2024）04-0644-08

圖像融合是一種將不同模態(tài)的源圖像的互補(bǔ)特征集成到單個(gè)融合圖像的技術(shù)。例如，紅外圖像通過(guò)紅外傳感器獲得熱輻射的信息，對(duì)熱目標(biāo)具有顯著性，但通常缺少背景紋理細(xì)節(jié)；而可見(jiàn)光圖像擁有豐富的紋理細(xì)節(jié)，但易受成像環(huán)境因素影響［1］。將具有互補(bǔ)特性的紅外與可見(jiàn)光圖像融合，可以獲得目標(biāo)顯著且背景紋理豐富的高質(zhì)量圖像，對(duì)后續(xù)的語(yǔ)義分割、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域的發(fā)展具有促進(jìn)作用［2］。

隨著深度學(xué)習(xí)在圖像領(lǐng)域大放異彩，越來(lái)越多的學(xué)者研究了基于深度學(xué)習(xí)的圖像融合方法。其中，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法［3～5］主要利用精心設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)端到端地實(shí)現(xiàn)特征提取、特征融合和圖像重建的過(guò)程。盡管這些方法在圖像融合任務(wù)上不同程度地取得了進(jìn)步，但都未考慮在取得具有競(jìng)爭(zhēng)力效果的同時(shí)，降低網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和計(jì)算成本以及更好地將融合模型布署在移動(dòng)端設(shè)備上。為此，ZHANG Y等利用兩個(gè)卷積層從源圖像提取特征，并采用特定的融合規(guī)則完成對(duì)多個(gè)融合任務(wù)不同特征的融合［6］。XUE W M等設(shè)計(jì)了一個(gè)自動(dòng)編碼器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，同時(shí)進(jìn)行特征提取和融合的交叉連接，在該網(wǎng)絡(luò)中特征融合不是通過(guò)使用特定的融合策略，而是通過(guò)特征流與權(quán)重共享來(lái)實(shí)現(xiàn)的［7］。陳昭宇等設(shè)計(jì)了帶權(quán)重共享的雙分支殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行紅外與可見(jiàn)光圖像的融合，該網(wǎng)絡(luò)主要通過(guò)結(jié)構(gòu)重參數(shù)化技術(shù)提高了網(wǎng)絡(luò)推理速度［8］。然而以上方法為了達(dá)到輕量級(jí)融合的目的，編碼器和融合方式設(shè)計(jì)比較簡(jiǎn)單，從而制約了融合圖像的質(zhì)量。

為了解決上述問(wèn)題，筆者提出了一種基于差分融合與邊緣增強(qiáng)的輕量級(jí)紅外與可見(jiàn)光圖像融合算法，具體方式和目的如下：

a. 提出了一種基于差分融合與邊緣增強(qiáng)的輕量級(jí)紅外與可見(jiàn)光圖像融合框架，以在有效整合互補(bǔ)信息的同時(shí)降低網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源消耗；

b. 設(shè)計(jì)了基于結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的淺層特征提取編碼器（SE）和深度特征提取編碼器（DE）以實(shí)現(xiàn)有效的特征提取和網(wǎng)絡(luò)的輕量化，除此之外，還設(shè)計(jì)了差分融合模塊（DFM），可以在各個(gè)階段整合來(lái)自特征提取網(wǎng)絡(luò)的公共信息和互補(bǔ)信息；

c. 設(shè)計(jì)了一種邊緣增強(qiáng)模塊（EEM），以增強(qiáng)圖像特征邊緣信息。

1 方法描述

1.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

為了保證網(wǎng)絡(luò)在保持出色的特征提取能力和生成信息全面的融合圖像的同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的推理速度和計(jì)算資源消耗量也被控制在一個(gè)較為合理的范圍內(nèi)，筆者設(shè)計(jì)了基于差分融合與邊緣增強(qiáng)的輕量級(jí)融合網(wǎng)絡(luò)，其整體框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

文中的特征提取編碼器主要包括淺層特征提取編碼器與深度特征提取編碼器，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

盡管用由普通卷積構(gòu)成的骨干網(wǎng)絡(luò)提取紅外與可見(jiàn)光圖像特征也取得了較好的效果，但與復(fù)雜模型相比，其融合性能較差。然而，將普通卷積替換成復(fù)雜的塊會(huì)使得網(wǎng)絡(luò)需要消耗更多的計(jì)算資源。因此，筆者引入結(jié)構(gòu)重參數(shù)化技術(shù)來(lái)豐富網(wǎng)絡(luò)的特征表征能力，同時(shí)不增加網(wǎng)絡(luò)在推理階段的計(jì)算資源消耗。因此，編碼器中嵌入了RepBlock［9］，在訓(xùn)練階段，該網(wǎng)絡(luò)以多尺度的形式進(jìn)行特征提取，而在推理階段，用結(jié)構(gòu)重參數(shù)化技術(shù)將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化成直連網(wǎng)絡(luò)，從而降低了模型的計(jì)算資源消耗。

在融合階段，DFM模塊可使所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)以漸進(jìn)方式在特征提取階段集成公共信息和互補(bǔ)信息，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。各階段的特征被送入DFM模塊先做差分操作得到互補(bǔ)信息，后經(jīng)全局平均池化層GAP獲得全局特征向量，學(xué)習(xí)各通道的重要性，后經(jīng)過(guò)Sigmoid激活函數(shù)獲得權(quán)重，將權(quán)重與原輸入特征相乘獲得差分注意力特征。最后，將差分注意力特征與原特征相加得到融合特征。

紅外與可見(jiàn)光圖像融合任務(wù)的意義在于生成目標(biāo)對(duì)比度高和背景紋理細(xì)節(jié)豐富的圖像，故在網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)了邊緣增強(qiáng)部分，可以從源圖像和融合特征中多維度獲取和傳遞紅外目標(biāo)和背景細(xì)節(jié)的邊緣信息，由3個(gè)邊緣增強(qiáng)重參數(shù)化模塊（EERB）構(gòu)成。在EERB中，利用Sobel算子對(duì)混合特征進(jìn)行紋理提取，以增強(qiáng)特征細(xì)粒度表示，除此之外，為了使邊緣增強(qiáng)模塊不增加整體網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，筆者也在該模塊中嵌入結(jié)構(gòu)重參數(shù)化操作，具體結(jié)構(gòu)如圖4所示。

1.2 損失函數(shù)

損失函數(shù)用于指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)生成紅外目標(biāo)對(duì)比度高且背景紋理細(xì)節(jié)豐富的圖像。筆者設(shè)計(jì)了3個(gè)損失函數(shù)來(lái)共同約束網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，分別為多尺度結(jié)構(gòu)相似性損失、強(qiáng)度損失和梯度損失。首先考慮在多尺度情況下綜合評(píng)估融合圖像失真的情況，設(shè)計(jì)的多尺度結(jié)構(gòu)相似性損失LMS-SSIM如下：

2 實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

在MSRS數(shù)據(jù)集［10］上訓(xùn)練所提出的模型，并在TNO數(shù)據(jù)集［11］上進(jìn)行泛化評(píng)估實(shí)驗(yàn)。選擇了7種領(lǐng)先的融合方法（DenseFuse［12］、RFN-Nest［13］、FusionGAN［14］、PMGI［15］、U2Fusion［16］、FLFuse［17］和UMF-CMGR［18］）與筆者所提方法進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證該方法的有效性。

此外，筆者引入了標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation，SD）、互信息（Mutual Information，MI）、視覺(jué)保真度（Visual Information Fidelity，VIF）、平均梯度（Average Gradient，AG）、信息熵（Entropy，EN）、基于邊緣信息的指標(biāo)Q和空間頻率（Spatial Frequency，SF）這7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估各方法的性能。SD用于評(píng)估融合圖像的分布和對(duì)比度；MI用于信息論度量從源圖像轉(zhuǎn)移到融合圖像的信息量；VIF用于衡量信息的保真度；AG和SF反映圖像紋理信息的豐富程度；EN用于評(píng)估融合圖像包含的信息量；Q用于測(cè)量從源圖像轉(zhuǎn)移到融合圖像的邊緣信息。以上評(píng)價(jià)指標(biāo)均為正向指標(biāo)。

筆者所提方法的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化器采用的是Adam，epoch=10，batch size=8，學(xué)習(xí)率為1×10-4，損失函數(shù)參數(shù)為a=10、b=55、c=50。文中所有對(duì)比方法均以公共代碼進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)的平臺(tái)為GeForce RTX 2080Ti 11 GB和Intel Core i5-12600KF，深度學(xué)習(xí)框架為PyTorch。

2.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

由于圖像融合任務(wù)沒(méi)有可以參考的圖像作為標(biāo)準(zhǔn)，通常從可視化圖像的定性評(píng)估和通用圖像質(zhì)量指標(biāo)的定量評(píng)估來(lái)評(píng)判融合算法的優(yōu)劣。本節(jié)分別在MSRS和TNO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)和泛化評(píng)估實(shí)驗(yàn)。

圖5給出了筆者所提方法在MSRS數(shù)據(jù)集上與7種先進(jìn)的融合方法對(duì)比的可視化結(jié)果，圖中VIS和IR分別表示可見(jiàn)光圖像和紅外圖像。從圖中可看出，當(dāng)成像場(chǎng)景光照條件較好時(shí)，筆者所提方法能很好地保留可見(jiàn)光圖像的背景紋理細(xì)節(jié)信息和光照強(qiáng)度分布。在夜間場(chǎng)景時(shí)，筆者所提方法的融合結(jié)果能突出顯著目標(biāo)，且在視覺(jué)效果上也更自然。

泛化評(píng)估實(shí)驗(yàn)在TNO數(shù)據(jù)集上的可視化結(jié)果如圖6所示。在該圖的紅色框中可以看到DenseFuse和U2Fusion削弱了紅外目標(biāo)的顯著性，RFN-Nest、FusionGAN的紅外目標(biāo)邊緣不清晰。在該圖的綠色框中可以看出FLFuse和UMF-CMGR對(duì)背景細(xì)節(jié)的融合不充分，光照強(qiáng)度分布更偏向紅外圖像。PMGI能保持紅外目標(biāo)的顯著性，也保留了一定的紋理信息，但PMGI和以上方法一樣不同程度地存在光譜污染。而筆者所提方法能有效保留可見(jiàn)光圖像的紋理信息并凸顯紅外目標(biāo)的高對(duì)比度。

在定量評(píng)估方面，在MSRS和TNO數(shù)據(jù)集上用7個(gè)指標(biāo)評(píng)估對(duì)比算法與筆者所提方法的融合性能，具體結(jié)果見(jiàn)表1。從表中可以看出，筆者所提方法在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上MI和Qabf值是最優(yōu)的，這表明從源圖像轉(zhuǎn)移到融合圖像的信息量很多。最佳的VIF值表明筆者所提方法的融合圖像保真度較高，符合人類(lèi)的視覺(jué)感知。AG和SF值表現(xiàn)最佳，表明筆者所提方法的融合結(jié)果包含豐富的紋理信息。SD值的表現(xiàn)也是不俗的，說(shuō)明筆者所提方法的融合結(jié)果的對(duì)比度較高，紅外目標(biāo)顯著。而EN值雖然在TNO數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)一般，但結(jié)果顯示出更真實(shí)的邊緣，更符合人類(lèi)的視覺(jué)感知。

2.3 效率實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證筆者所提方法的計(jì)算效率，測(cè)試了MSRS數(shù)據(jù)集的平均運(yùn)行時(shí)間，并與其他融合方法進(jìn)行了比較，對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表2?？梢钥闯觯P者所提方法僅比FLFuse慢，但其融合結(jié)果更好，故該部分差距是可以接受的。

此外，還對(duì)比了結(jié)構(gòu)重參數(shù)化前后的運(yùn)行時(shí)間、計(jì)算所需存儲(chǔ)空間、參數(shù)量、權(quán)重大小以及融合結(jié)果偏差，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表3。由表中數(shù)據(jù)可以看出，筆者所提方法可以在融合結(jié)果低偏差的情況下，有效地提高網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率。

2.4 消融實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證筆者所提方法的有效性，設(shè)計(jì)了消融實(shí)驗(yàn)并對(duì)消融實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了定性與定量分析。其中，實(shí)驗(yàn)１為消除DFM的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)２為消除EEM的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)３為同時(shí)消除DFM和EEM的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7和表4所示。

如圖7d所示，在消除DFM后紅外目標(biāo)顯著性下降，表4中第3行SD、EN值下降，說(shuō)明來(lái)自源圖像的信息量變少，進(jìn)一步說(shuō)明此時(shí)公共信息和互補(bǔ)信息都未充分融合。如圖7e所示，在消除EEM后，紅外目標(biāo)的邊緣模糊，表4中第2行SF和Qabf值下降，說(shuō)明從源圖像轉(zhuǎn)移到融合圖像的邊緣信息減少。在同時(shí)消除DFM和EEM后，表4中第4行各項(xiàng)指標(biāo)都有不同程度的降低，圖7f中的融合圖像也變差。證實(shí)筆者所提方法能夠充分融合來(lái)自源圖像的信息，生成對(duì)比度高、紋理信息豐富的圖像。

3 結(jié)束語(yǔ)

筆者研究了一種高效、輕量級(jí)的紅外與可見(jiàn)光圖像融合網(wǎng)絡(luò)模型，特別是提出了基于結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的編碼器和深度編碼模塊，以及用于整合跨模態(tài)圖像特征信息的差分融合模塊和邊緣增強(qiáng)模塊。該方法能有效地保留紅外突出目標(biāo)和場(chǎng)景細(xì)節(jié)信息，根據(jù)在MSRS和TNO數(shù)據(jù)集的廣泛評(píng)估，與現(xiàn)有融合方法相比，筆者所提方法在融合質(zhì)量和處理速度方面提供了更好的平衡，有助于后續(xù)將融合算法應(yīng)用于真實(shí)場(chǎng)景。未來(lái)，將專(zhuān)注于探索該算法在嵌入式設(shè)備中的實(shí)際應(yīng)用及優(yōu)化改進(jìn)。

參 考 文 獻(xiàn)

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（收稿日期：2023-08-10，修回日期：2024-05-14）

A Lightweight Infrared and Visible Image Fusion Algorithm

Based on Difference Fusion and Edge Enhancement

MA Mei-yan， CHEN Zhao-yu， LIU Hai-peng

（Faculty of Information Engineering and Automation， Kunming University of Science and Technology）

Abstract " For purpose of solving the imbalance between the performance and calculating resource consumption of fusion methods existed， a lightweight infrared and visible image fusion algorithm based on difference fusion and edge enhancement was proposed， which has a structure reparameterization-based encoder and deep encoding blocks adopted to extract image feature information， make use of the difference fusion module（DFM）to fuse different modal feature information， and then enhance the edge information of the feature information fused through an edge enhancement module（EEM）. After the training， having the structure reparameterization technique employed "to optimize both multi-branch structure and inference speed was implemented， including reducing computational resource consumption of the network while maintaining the same fusion performance. Experiments on the MSRS and TNO datasets show that， the method proposed has superiority visual effects and quantitative metrics.

Key words " structure reparameterization， edge enhancement， infrared and visible image， image fusion， deep learning