本研究提出了DAE-Fuse框架，通过引入自适应模块解决了多模态图像融合方法产生模糊或不自然图像的问题，显著提升了融合图像的清晰度和自然度。实验结果表明该方法具有广泛的适用性。

本文提出了一种基于相关驱动特征分解融合网络的多模态图像融合方法，利用Restormer块提取特征，并结合双分支Transformer-CNN提取低频和高频信息。该方法在红外-可见图像融合和医学图像融合中表现优异，显著提升了检测和分割性能。

本文提出了一种三分支编码器-解码器架构，结合图推理模块用于多模态图像融合，实验证明该方法在可见/红外图像和医学图像融合任务中表现优异，超越了其他融合方法。RiFeNet网络提高了前景实例的语义一致性，并在多个基准测试中优于最先进的方法。

本文介绍了一种基于变分自动编码器的深度学习模型，用于从多重免疫荧光细胞图像中提取细胞特征，并成功应用于乳腺癌患者的细胞表型分类。研究提出了动态时间扭曲方法，结合H&E幻灯片和免疫表型数据，提升了疾病诊断的精度和个性化治疗能力。此外，开发了新的多实例学习框架和多模态图像融合方法，推动了计算病理学的发展。

该研究提出了名为 MambaIR 的新模型，结合卷积和通道注意力，显著提升了图像恢复性能。实验证明其在医学图像重建和多模态图像融合任务中表现优越，超越了现有技术。文章回顾了 Mamba 模型的应用，并提供了未来研究方向。

本文提出了多种基于Mamba模型的创新方法，解决了多模态图像融合和医学图像分析中的特征提取与融合效率问题。MambaDFuse、FusionMamba、SurvMamba等模型在不同任务中表现优越，显著提升了图像重建和生存预测的准确性，展示了Mamba模型在多模态学习中的潜力。

本文综述了深度学习在医学图像配准中的应用与进展，探讨了图像配准的定义、算法及其临床应用。总结了未来研究方向，包括隐私保护和多模态图像融合等挑战，强调了深度学习在提高医学诊断精度方面的重要性。

本文提出了一种基于文本引导的多模态图像融合方法，结合红外和可见光图像，提升目标检测的准确性和鲁棒性。研究引入了新的图像融合范式FILM，并利用ChatGPT提取关键视觉特征，取得了优异的融合效果。此外，开发了基于文本的图像处理框架，增强了图像恢复性能。实验结果表明，该方法在多个任务中表现出色。

本研究提出了一种基于文本引导的多模态图像融合方法，通过结合红外和可见光图像的语义信息，为目标检测任务提供更准确和鲁棒的结果。研究使用代码增强融合动态的表达，并通过双层优化策略同时优化融合和检测问题，取得了与现有方法相比更高的检测平均精度和视觉上优越的融合结果。

本文提出了一种多模态图像融合框架，通过分解图像为结构和纹理成分，并使用多尺度操作器对纹理成分进行融合，同时考虑结构成分中能量信息的分布，实现场景亮度的有效捕捉和对比度维持。实验结果表明，该算法优于现有方法。