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红外微光图像融合算法研究：目标差分注意力与Transformer的应用

目录

一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1红外与微光图像融合技术现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关工作介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1红外图像与微光图像的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2现有图像融合方法及缺陷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

二、目标差分注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

差分注意力概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.1注意力机制的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2差分注意力在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

目标差分注意力机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.1目标检测与识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2目标差分策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3注意力分配与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

三、基于Transformer的图像融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

Transformer原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.1Transformer架构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.2深度学习中的Transformer应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

基于Transformer的图像融合框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1数据预处理与输入表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2Transformer模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.3模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

四、目标差分注意力与Transformer结合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

结合方案设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.1差分注意力模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.2Transformer中的注意力机制优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.3模型集成与融合策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.1实验数据集与实验环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

一、内容描述

随着红外成像技术的不断发展，红外微光内容像融合技术在军事、安防、遥感等多个领域展现出巨大的应用潜力。本文旨在探讨一种基于目标差分注意力机制与Transformer架构的红外微光内容像融合算法，以提高内容像融合效果，实现更精准的目标检测与识别。

首先本文对红外微光内容像融合技术进行了概述，包括其基本原理、发展历程以及应用领域。随后，针对传统融合算法的不足，本文提出了一种结合目标差分注意力机制与Transformer架构的融合算法。该算法通过引入目标差分注意力，能够有效捕捉内容像中的关键信息，提高融合内容像的质量；同时，利用Transformer架构，实现全局信息共享，进一步提升融合效果。

在算法实现方面，本文首先对目标差分注意力机制进行了详细介绍，包括其原理、实现方法以及优势。随后，针对Transformer架构，