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本文由Tang Linfeng、Zhang Hao、Xu Han和Ma Jiayi*共同撰写，他们来自武汉大学电子信息学院。该论文于2023年1月发表在《Journal of Image and Graphics》期刊上，题为《Deep Learning-Based Image Fusion: A Survey》，主要综述了基于深度学习的图像融合方法的研究进展。

1. 图像融合的背景与定义
图像融合技术旨在将多源图像中的互补信息整合到单幅融合图像中，以全面表征成像场景并促进后续的视觉任务。随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像融合算法得到了快速发展，尤其是自编码器（Auto-Encoder, AE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）以及Transformer等技术的引入，使得图像融合性能实现了质的飞跃。本文从网络架构和监督范式的角度，全面分析了多模图像融合、数字摄影图像融合以及遥感影像融合等不同场景下的前沿深度学习融合算法。

2. 多模图像融合
多模图像融合主要包括红外与可见光图像融合以及医学图像融合。红外图像能够突出显著目标，但缺乏细节信息，而可见光图像则包含丰富的纹理细节。多模图像融合的目标是整合两者的互补信息，生成高对比度的融合图像。基于AE的方法通过预训练的自编码器实现特征提取与图像重建，但手工设计的融合策略限制了其性能。基于CNN的方法通过端到端的网络结构和损失函数实现特征提取、融合和重建，避免了手工设计融合规则的繁琐。基于GAN的方法则将图像融合问题建模为生成器与判别器之间的对抗博弈，通过对抗学习实现特征提取与图像重建。

3. 数字摄影图像融合
数字摄影图像融合主要包括多曝光图像融合和多聚焦图像融合。多曝光图像融合旨在将不同曝光程度的图像整合为高动态范围的融合图像，而多聚焦图像融合则通过整合不同聚焦区域的图像生成全聚焦的融合图像。基于CNN的多曝光图像融合方法通过损失函数指导网络学习多曝光图像到正常曝光图像的映射关系。基于GAN的多曝光图像融合方法则通过对抗学习使融合结果的曝光水平趋于正常。多聚焦图像融合方法则通过决策图或整体重构的方式实现全聚焦图像的生成。

4. 遥感影像融合
遥感影像融合旨在将多光谱图像与全色图像融合，生成高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像。基于CNN的方法通过设计网络结构和损失函数实现端到端的特征提取与图像重建。基于GAN的方法则通过对抗学习迫使融合结果在分布上逼近参考图像。有监督的方法通过参考图像监督网络的优化，而无监督的方法则通过建立融合结果与输入图像之间的联系来约束光谱与空间信息的保留。

5. 数据集与评估指标
本文还介绍了不同融合场景中常用的数据集和评估指标。常用的数据集包括MS-COCO、ImageNet等，评估指标则包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等。这些数据集和评估指标为图像融合算法的性能评估提供了重要依据。

6. 研究总结与未来展望
本文总结了基于深度学习的图像融合算法的研究进展，并指出了当前方法的局限性。未来研究方向包括非配准图像融合、高层视觉任务驱动的图像融合、跨分辨率图像融合、实时图像融合等。此外，如何设计更加全面的评估指标也是未来研究的重点之一。

7. 论文的意义与价值
本文系统梳理了基于深度学习的图像融合方法的研究进展，为相关领域的研究者提供了全面的参考。通过对不同融合场景、网络架构和监督范式的深入分析，本文不仅总结了当前方法的优缺点，还为未来的研究提供了明确的方向。此外，本文还汇总了常用的数据集和评估指标，为图像融合算法的性能评估提供了重要依据。

8. 论文的亮点
本文的亮点在于其全面性和系统性。首先，本文从网络架构和监督范式的角度，详细分析了多模图像融合、数字摄影图像融合以及遥感影像融合等不同场景下的前沿算法。其次，本文总结了当前方法的局限性，并提出了未来的研究方向。最后，本文汇总了常用的数据集和评估指标，为图像融合算法的性能评估提供了重要依据。

本文为基于深度学习的图像融合领域提供了全面的综述，不仅总结了当前的研究进展，还为未来的研究提供了明确的方向，具有重要的学术价值和应用价值。