全天候多模態圖像融合：統一框架與 10 萬組基準數據集

核心概念

本文提出了一種名為 AWFusion 的全天候多模態圖像融合（MMIF）算法，該算法將去雨、去霧和融合功能整合到單一框架中，並創建了一個包含 10 萬組圖像對的大規模基準數據集 AWMM-100k，用於在惡劣天氣條件下進行 MMIF 研究。

摘要

本研究論文提出了一種名為 AWFusion 的全天候多模態圖像融合（MMIF）算法，旨在解決現有 MMIF 方法在應對真實場景中不同天氣干擾方面的不足。
研究背景
多模態圖像融合（MMIF）技術透過結合來自不同圖像模態的互補信息，提供對場景更全面、客觀的詮釋，並廣泛應用於語義分割、物體檢測和無人駕駛等計算機視覺任務。然而，現有的 MMIF 方法缺乏抵抗真實世界場景中不同天氣干擾的能力，限制了其在自動駕駛等實際應用中的效用。
主要貢獻
為了解決上述挑戰，本研究提出了以下貢獻：

**端到端全天候 MMIF 框架：**不同於現有 MMIF 工作，AWFusion 首次將 MMIF 和惡劣天氣去除整合到單一框架中，定義了一項新的挑戰性任務。
**基於特徵分離的融合模組：**該模組考慮了從稀疏和低秩分量中重建局部和全局特徵，有效區分不同模態的私有和共享特徵。
**物理感知的清晰特徵預測模組：**該模組基於大氣散射模型，全面考慮了清晰特徵的恢復，避免了耗時的經驗網路設計。
**大規模 MMIF 基準數據集：**結合現有 MMIF 數據集和研究團隊收集的真實場景數據，構建了一個專用於惡劣天氣條件下 MMIF 研究的數據集 AWMM-100k。該數據集包含 10 萬組對齊的紅外和可見光圖像對，涵蓋了雨、霧和雪三種主要天氣條件下的多種退化程度和不同場景，並提供了物體檢測任務的標籤，使其成為研究各種視覺任務的通用資源。

方法概述
AWFusion 主要由圖像融合和圖像恢復兩部分組成，並以端到端的方式進行訓練。

**圖像融合模組：**利用學習型低秩表示（LLRR）模組將源圖像分解為低秩分量和稀疏分量，分別捕獲全局結構信息和高頻信息。低秩特徵使用稀疏變換模組（STB）進行融合，而稀疏特徵則透過稀疏特徵模組（SFB）進行融合。
**圖像恢復模組：**基於大氣散射模型，利用 U-Net 骨幹網路和物理感知的清晰特徵預測模組（PFB）從融合後的特徵中推斷出原始的清晰場景。PFB 透過預測大氣光特徵和結合反射率特徵和照度特徵來估計圖像透射信息，從而實現圖像恢復。

實驗結果
在 AWMM-100k 數據集上進行的實驗表明，AWFusion 在惡劣天氣條件下優於現有的 SOTA IVIF 算法，在細節恢復和多模態特徵提取方面表現出色。即使在真實場景中，AWFusion 也能有效去除干擾信息，恢復場景細節，並整合互補的多模態信息，在物體檢測和深度估計等下游任務中展現出優異的性能。
總結
本研究提出了一種新穎的全天候 MMIF 算法 AWFusion，並創建了一個大規模基準數據集 AWMM-100k。實驗結果證明了 AWFusion 在惡劣天氣條件下優於現有方法的有效性，並突出了其在真實世界應用中的潛力。

統計資料

AWMM-100k 數據集包含 10 萬組對齊的紅外和可見光圖像對。
數據集涵蓋雨、霧和雪三種主要天氣條件，並分為重度、中度和輕度三個等級。
數據集包含合成場景和真實場景數據。
教師網路在包含 1,000 組多模態圖像的訓練集上進行訓練。
學生網路在包含三種天氣類型的混合訓練集上進行訓練。
RFB、IFB 和 SFB 模型中迭代的 LCSC 模組數量為四個，每個模組有 24 個濾波器。

從以下內容提煉的關鍵洞見

All-weather Multi-Modality Image Fusion: Unified Framework and 100k Benchmark

by Xilai Li, Wu... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.02090.pdf

深入探究

AWFusion 如何應用於其他視覺任務，例如語義分割和目標跟踪？

AWFusion 作為一個全天候多模態圖像融合框架，可以通過以下方式應用於語義分割和目標跟踪等其他視覺任務：
語義分割:

增強特徵表示: AWFusion 融合了可見光和紅外圖像的信息，可以提供更豐富、更全面的場景語義信息。例如，在夜間或惡劣天氣條件下，紅外圖像可以提供可見光圖像中缺失的熱信息，從而提高分割精度。
提高模型魯棒性: AWFusion 的去雨、去霧、去雪功能可以有效降低惡劣天氣對圖像分割的影響，提高模型在複雜環境下的魯棒性。
與分割模型結合: AWFusion 可以作為一個預處理模塊，將融合後的圖像輸入到現有的語義分割模型中，例如 SegNet、U-Net 等，提升模型的分割性能。
目標跟踪:

提供更穩定的目標信息: AWFusion 融合後的圖像可以提供更清晰、更穩定的目標信息，尤其是在目標被遮擋或光照變化的情況下，紅外信息的引入可以提高跟踪的準確性和魯棒性。
應對惡劣天氣挑戰: AWFusion 的去雨、去霧、去雪功能可以有效降低惡劣天氣對目標跟踪的影響，例如雨雪造成的目標模糊、霧霾造成的目標遮擋等問題。
與跟踪模型結合: AWFusion 可以作為一個預處理模塊，將融合後的圖像輸入到現有的目標跟踪模型中，例如 SiamFC、SiamRPN 等，提升模型的跟踪性能。
總之，AWFusion 可以通過提供更豐富的信息、提高模型魯棒性以及與現有模型結合等方式，有效應用於語義分割和目標跟踪等其他視覺任務，提升模型在複雜環境下的性能。

如果惡劣天氣條件超出訓練數據集的範圍，AWFusion 的性能會如何變化？

如果惡劣天氣條件超出訓練數據集的範圍，AWFusion 的性能可能會出現下降，主要原因如下：

模型泛化能力有限: 深度學習模型的泛化能力受限於訓練數據。如果訓練數據集中缺乏某種特定類型的惡劣天氣數據，模型就難以學習到該天氣條件下的圖像特徵和退化模式，導致在面對此類場景時性能下降。
物理模型的局限性: AWFusion 的去雨、去霧、去雪功能是基於特定的物理模型，例如大氣散射模型。如果真實場景中的惡劣天氣狀況與模型假設存在較大差異，例如極端濃霧或暴雨，模型的性能也會受到影響。
為了解決這些問題，可以考慮以下方法：

擴展訓練數據集: 收集更多樣化的惡劣天氣數據，特別是超出訓練數據集範圍的數據，用於模型訓練，提高模型的泛化能力。
引入自適應機制: 研究更具自適應性的模型結構或訓練策略，例如，根據輸入圖像的惡劣天氣程度動態調整模型參數，或者採用元學習等方法，使模型能夠快速適應新的天氣條件。
結合其他信息: 除了圖像信息外，還可以考慮引入其他傳感器數據，例如雷達數據、氣象數據等，為模型提供更豐富的信息，提高模型在極端天氣條件下的魯棒性。
總之，當惡劣天氣條件超出訓練數據集的範圍時，AWFusion 的性能可能會受到影響。為了提高模型在這種情況下的性能，需要採取措施擴展訓練數據、引入自適應機制或結合其他信息等方法，增强模型的泛化能力和魯棒性。

能否開發一種基於事件相機的 AWFusion 版本，以進一步提高其在動態場景中的性能？

開發基於事件相機的 AWFusion 版本是一個很有前景的方向，可以進一步提高其在動態場景中的性能。
事件相機的優勢:

高時間分辨率: 事件相機以微秒級的時間分辨率捕捉場景亮度變化，相較於傳統相機的幀率更高，可以捕捉到快速運動的物體和細節。
高動態範圍: 事件相機具有更高的動態範圍，能夠在高对比度场景下保留更多细节，例如在强光或阴影下。
低功耗: 事件相機只記錄亮度變化，數據量更小，功耗更低，更適合長時間運行。
基於事件相機的 AWFusion 版本設計思路:

數據融合: 需要設計新的數據融合算法，將事件數據和傳統圖像數據（可見光或紅外）有效融合，充分利用兩者的優勢。
事件流處理: 需要開發針對事件流數據的去雨、去霧、去雪算法，考慮事件數據的异步性和稀疏性。
動態場景優化: 可以針對動態場景的特点，例如快速運動的物體、光照變化等，對 AWFusion 的网络结构和损失函数进行优化，提高模型在动态场景下的性能。
挑戰:

事件數據處理: 事件數據的异步性和稀疏性给图像处理和特征提取带来了新的挑战。
多模態融合: 如何有效地融合事件数据和传统图像数据是一个关键问题。
算法效率: 需要开发高效的算法，以满足事件相机实时处理的需求。
總之，開發基於事件相機的 AWFusion 版本具有很大的潜力，可以充分利用事件相機的優勢，進一步提高 AWFusion 在動態場景中的性能。然而，这也面临着一些挑战，需要在数据融合、事件流处理和算法效率等方面进行深入研究。