非對(duì)稱多模態(tài)圖像融合

（中國(guó)AI網(wǎng) 2025年06月30日）為了增強(qiáng)用戶在各種環(huán)境中的感知，混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)可以配置不同模式的攝像頭。例如，配置了長(zhǎng)波熱成像攝像頭的混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)可以在煙霧、霧霾、霧和/或灰塵中提高能見(jiàn)度。同樣，低照度成像攝像頭可在環(huán)境光線低于人類視覺(jué)所需水平的黑暗環(huán)境中提高能見(jiàn)度。

盡管低光圖像和熱圖像可以融合并向用戶提供來(lái)自多個(gè)攝像頭模態(tài)的可視化。然而，融合不同模態(tài)圖像的傳統(tǒng)技術(shù)面臨著各種挑戰(zhàn)。所以在一份專利申請(qǐng)中，微軟就提出了一種相關(guān)的非對(duì)稱多模態(tài)圖像融合解決方案。

在一個(gè)實(shí)施例中，首選圖像模式引入輸入模式的非對(duì)稱處理。可見(jiàn)光信息用作主要圖像源，當(dāng)可見(jiàn)光信號(hào)電平變得足夠低時(shí)，熱信息用作備用或輔助圖像源。所述非對(duì)稱融合技術(shù)可以在可見(jiàn)光攝像頭信號(hào)變?nèi)鯐r(shí)，逐步用熱信息豐富、替代或補(bǔ)充可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)。

例如，可包括將可見(jiàn)光和熱圖像分解成各自的高頻和低頻分量。輸出或融合圖像可以使用可見(jiàn)光圖像的低頻分量和通過(guò)結(jié)合可見(jiàn)光和熱圖像的高頻分量獲得的高頻信息來(lái)構(gòu)建。將可見(jiàn)光和熱圖像的高頻分量組合以獲得用于輸出或融合圖像的高頻信息，可以基于與可見(jiàn)光圖像相關(guān)聯(lián)的信號(hào)電平測(cè)量。

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