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DAF-Net：一种双分支特征分解融合网络，具有领域自适应，用于红外和可见光图像融合
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内容提要
本研究提出了一种双分支特征分解融合网络（DAF-Net）及其领域自适应方法，解决了红外和可见光图像融合中的关键特征保留问题。DAF-Net通过引入多核最大均值差异和设计混合核函数，有效对齐了红外和可见光图像的潜在特征空间，提升了融合图像的质量和性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种双分支特征分解融合网络（DAF-Net）及其领域自适应方法。
- 研究解决了红外和可见光图像融合中的关键特征保留问题。
- DAF-Net通过引入多核最大均值差异（MK-MMD）有效对齐了图像的潜在特征空间。
- 设计混合核函数提升了融合图像的质量和性能。
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