本网讯（通讯员 罗琼）艺术设计学院青年教师孔权博士在中国科技期刊卓越行动计划世界一流重点建设期刊《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》（影响因子11.8，Top期刊，中科院一区，DOI: 10.1109/JAS.2022.106112）发表高水平科研论文：“NormFuse: Infrared and Visible Image Fusion With Pixel-Adaptive Normalization”。
图像融合技术旨在将不同类型传感器采集的图像中的互补信息融合到单幅图像中，以对成像场景进行更全面的表征并促进后续的视觉任务，在计算机视觉领域中具有广泛的应用，红外与可见光图像融合是具有代表性的融合任务之一。目前基于特征解耦的方法在重建步骤中多简单地采用级联融合策略，没有探究和利用不同特征之间的关系，只能通过损失函数的引导进行融合，导致融合效果不理想，例如热红外目标的显着性降低和细节纹理的分辨率较差。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的融合网络，将源图像分解成源不变结构特征和源特定的细节特征，并利用条件归一化机制，将细节特征作为外部条件信息注入到结构特征中，以实现对特征图上每个激活点在空间上的精细调制。定性和定量实验都证明了我们的方法相对于当前最先进方法的优越性。
该论文以武汉工程大学艺术设计学院为第一单位，孔权博士为第一作者，武汉工程大学计算机科学与工程学院人工智能学院学院周华兵教授、吴云韬教授分别为第二作者和通讯作者。该工作得到了湖北省自然科学基金和国家自然科学基金的支持。（审稿 夏志敏）
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