Multimodal image fusion network with prior-guided dynamic degradation removal for extreme environment perception
5.0
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-11-19 03:52
摘要：
本研究提出了一种自适应多模态图像融合框架，旨在解决极端环境下的图像退化问题。通过结合物理参数预增强机制和稀疏专家混合机制，该方法能够灵活适应不同类型和程度的图像退化，显著提高融合图像的质量和细节保留能力。实验结果表明，该方法在多个公共数据集上表现出色，展示了其广泛的适用性和鲁棒性。
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关键证据
提出了一种自适应多模态图像融合方法，解决了极端环境下的图像退化问题。
实验结果验证了该方法在不同模态图像和复杂场景中的广泛适用性和鲁棒性。
该方法结合了物理参数预增强机制和稀疏专家混合机制，显著提高了图像质量。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种自适应多模态图像融合框架，旨在解决极端环境下的图像退化问题。通过结合物理参数预增强机制和稀疏专家混合机制，该方法能够灵活适应不同类型和程度的图像退化，显著提高融合图像的质量和细节保留能力。实验结果表明，该方法在多个公共数据集上表现出色，展示了其广泛的适用性和鲁棒性。