IAIFNet：一种光照感知的红外和可见光图像融合网络

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提出了一种考虑低光环境照明条件的光学和红外图像融合网络，利用自适应差分融合模块和显著目标感知模块，将提升过照明的红外和可见图像的显著特征有效地融合，生成高质量的融合图像，并验证其优于五种最先进的红外和可见图像融合方法。

该文介绍了一种创新的红外和可见图像融合方法AMFusionNet，通过使用多个卷积核和注意力机制，吸收红外图像的热力细节和可见源的纹理特征，生成了丰富信息的图像。实验证明，该方法在质量和数量上优于现有算法，并在公开可用数据集上显示了显著的改进。