نظرًا للمشاكل التي تواجه دمج صور الأشعة تحت الحمراء والضوء المرئي في ظروف الإضاءة المنخفضة، مثل عدم وضوح تفاصيل النسيج وضعف الإدراك البصري بسبب إهمال الإضاءة، تقترح هذه الورقة طريقة دمج صور الأشعة تحت الحمراء والضوء المرئي متعددة المقاييس مع تعزيز الإضاءة المنخفضة وحقن دلالي. أولاً، تم تصميم شبكة مناسبة لتعزيز الضوء المنخفض، من خلال نموذج متبقي يتم تكراره لتحسين صور الضوء المرئي في المشاهد الليلية. ثم تم استخدام مُستخلص ميزات يعتمد على بنية Nest كوحدة ترميز وفك ترميز الشبكة، حيث يمكن للميزات العميقة التقاط الهيكل المعقد والمعلومات الدلالية للصورة. تم تصميم وحدة تعلم محددات دلالية، حيث يتم استخراج المعلومات الدلالية للصورة تحت الحمراء والضوء المرئي العميقة من خلال الانتباه المتبادل، ومن خلال وحدة الحقن الدلالي يتم حقن الميزات المحسنة تدريجياً في المقاييس المختلفة. بعد ذلك، تم تصميم فرع تعزيز التدرج، حيث تمر الميزات الرئيسية أولاً عبر الانتباه المختلط، ثم يتم توزيعها عبر تيارات من محدد Sobel وLaplacian لتعزيز تدرجات الصورة المدمجة. أخيرًا، من خلال الاتصالات الكثيفة داخل نفس الطبقة والاتصالات المتجاوزة بين الطبقات المختلفة ضمن وحدة فك الترميز، يتم إعادة بناء الميزات متعددة المقاييس. تظهر النتائج التجريبية أن هذه الطريقة حسنت متوسطًا قدره 23.1% في الحفاظ على المعلومات البصرية، و16.3% في المعلومات المتبادلة، و18% في معامل الارتباط الاختلاف، و39.8% في التردد المكاني مقارنة بتسع طرق مقارنة، مما عزز فعالية جودة الصور المدمجة في بيئات منخفضة الإضاءة وساعد في تحسين أداء المهام البصرية المتقدمة.

دمج صور الأشعة تحت الحمراء والضوء المرئي;شبكة الدمج متعددة المقاييس;تعزيز الإضاءة المنخفضة;انتباه متبادل;حقن دلالي