TGFuse：基于Transformer和生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法 背景介绍 随着成像设备和分析方法的发展，多模态视觉数据迅速涌现，具有许多实际应用。在这些应用中，图像融合在帮助人眼感知多模态数据的信息关联中起到了重要作用。尤其是红外和可见光图像的融合，在军事、安全和视觉追踪等领域具有重要应用，成为图像融合任务的重要一环。设计一个自然且高效的图像融合算法，能够提升整图级别的感知，从而适应复杂场景的融合需求。然而，现有基于卷积神经网络（CNN）的融合方法直接忽略了远程依赖性，这妨碍了对整幅图像的平衡感知。 传统的多尺度变换基础上的融合算法，通过提取源图像的多尺度表示并进行融合和还原，获得了初步的研究成果。然而，这些方法在复杂场景的融合方面能力有限，且容易引入噪声，操作效率低。随着...