红外 + 可见光融合黑科技！CGDBN 模型突破复杂环境感知
红外与可见光图像融合在复杂环境感知（弱光导航、恶劣天气、模糊目标检测）场景中具有关键作用。两类图像存在天然互补性：
红外图像：基于热辐射，可在黑暗、雾、烟雾中稳定检测目标，但空间分辨率低、纹理细节不足、含噪声；
可见光图像：光照充足时提供高分辨率纹理和清晰结构边界，但弱光或热对比度为主要判别信号时性能显著下降。
现有融合方法：
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CGDBN 的整体架构是「双分支 + 端到端」，但最妙的是 “非对称设计”—— 针对红外的热辐射特性和可见光的纹理优势，给两者定制化处理流程（仅红外分支加了专属 “热特征提取模块”），最大化发挥互补性。
下面拆解四个 “王牌模块”，看看它们各自解决什么问题：
目标模态特征提取机制（TMFEM）
作用：专门处理红外分支，提取热特征（温度对比度、热目标信号），解决红外特征提取的两大痛点；
核心设计：
空洞卷积（ dilation rate=2）：扩大感受野，适配不同尺寸热目标，不损失分辨率；
热注意力机制：通过全局平均池化 + 通道变换生成像素级注意力权重，抑制噪声，聚焦热重要区域；
残差连接：保留原始红外特征，确保热目标边界完整性。
简化线性注意力块（SLAB）
作用：解决 Transformer 全局建模的高计算复杂度问题，同时弥补 CNN 的长距离依赖建模不足；
核心创新：
渐进式重参数化 BatchNorm（PRepBN）：训练时从 LayerNorm 平滑过渡到 RepBN，避免训练崩溃，推理时与线性层融合，降低延迟；
简化线性注意力（SLA）：以 ReLU 为核函数，结合深度卷积，计算复杂度降至 O (NC²)，兼顾局部特征捕捉与全局依赖；
双残差结构：融合注意力输出与原始特征，提升训练稳定性。
跨模态交互机制（CMIM）
作用：实现红外与可见光分支的双向特征引导，解决跨模态对齐与信息互补问题；
三大注意力机制（双向交互）：
通道注意力：筛选引导模态中与目标模态相关的特征通道，选择性传递信息；
空间注意力：基于引导模态的空间模式，生成目标模态的空间权重图，确保跨模态空间对齐；
纹理注意力：提取引导模态的高频细节与边缘信息，传递至目标模态，增强融合图像纹理保真度；
交互逻辑：可见光为红外提供纹理细节引导，红外为可见光提供热目标区域引导，形成 mutual promotion。
密度自适应多模态融合（DAMF）
作用：基于局部内容分析动态调整模态贡献权重，替代固定融合规则，解决模态特征差异导致的融合失衡；
四阶段处理：
密度估计：通过卷积网络评估各模态的局部特征显著性与信息丰富度；
自适应权重生成：软 max 归一化 + 模态偏置（可见光缩放因子 1.2，强调结构信息）；
特征精炼：红外分支聚焦热目标提取，可见光分支聚焦纹理细节保留；
加权融合：结合精炼特征与自适应权重，实现空间自适应融合。
损失函数设计
采用多组件损失函数，平衡结构完整性与纹理细节：
结构相似性损失（SSIM Loss）：保留感知质量与跨模态结构关系；
空间频率损失（SF Loss）：维持图像纹理丰富度与细节信息；
总损失：加权组合上述损失，超参数经实验优化（w₁=0.85, w₂=0.9, w₃=0.0005, w₄=0.0015）。
实验结果
在三大主流数据集（AVMS、M3FD、TNO）上做了测试
数据集：
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测试结果：
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小目标特征捕捉不足：TMFEM 中的空洞卷积与热注意力限制了小目标特征提取；
低对比度图像处理：目标与背景差异小时，DAMF 难以生成合理权重，导致融合不充分；
MSE 指标稳定性差：部分场景下 MSE 波动较大，像素级误差控制有待优化。
CGDBN 通过非对称处理与四大核心模块，有效解决了红外 - 可见光融合的三大核心挑战；
实验验证模型在信号保真（PSNR）、感知质量（SSIM）等关键指标上显著优于现有方法，适用于无人机低空数据融合等实际场景；
非对称设计与跨模态双向交互是提升融合性能的关键创新。
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