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English(EN) Ranking Image Fusion the Way Humans Do: A Learned Pairwise Preference Metric for Infrared-Visible Fusion Assessment

新度量基于人类偏好对图像融合进行排名

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为学习感知图像融合度量（LPIFM）的新度量，用于客观地对红外-可见光图像融合算法进行排名。传统的度量往往无法与人类对融合图像质量的偏好保持一致。LPIFM通过充当直接人类成对比较的替代品来解决这一问题，因为大规模进行此类比较成本过高。该模型在一个新的人类偏好数据集上进行训练，能够预测人类会偏爱两个融合图像中的哪一个，从而为评估融合算法性能提供了一种更可靠、可扩展的方法。 AI

影响 为图像融合模型引入了一种更符合人类的评估方法，有望改善该领域的未来研究和开发。

排序理由 该条目描述了一篇介绍用于图像融合评估的新颖度量的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新度量基于人类偏好对图像融合进行排名

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该条目描述了一篇介绍用于图像融合评估的新颖度量的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Haoran Liu, Mingzhe Liu, Peng Li, Guibin Zan ·

    人类如何对图像融合进行排名：用于红外-可见光融合评估的学习成对偏好指标

    arXiv:2608.01301v1 Announce Type: new Abstract: Infrared-visible image fusion (IVIF) has no ideal fused reference, so fusion algorithms are routinely ranked by scalar objective metrics that formalize different proxies for information transfer, structure, or source similarity. The…

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