### HDCCT模型概述 HDCCT（Hybrid Densely Connected CNN and Transformer）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer架构的混合模型，专门设计用于红外与可见光图像融合任务。该模型通过密集连接的CNN提取局部特征，并利用Transformer捕获全局依赖关系，从而实现更高质量的融合效果[^1]。 在HDCCT模型中，CNN部分通过密集连接层增强了特征复用能力，能够有效提取图像中的局部细节信息。而Transformer部分则通过自注意力机制捕获长距离依赖关系，弥补了传统CNN在全局上下文建模上的不足。这种结合方式使得HDCCT能够在融合过程中同时保留红外图像的热辐射信息和可见光图像的纹理细节[^2]。 ```python import torch import torch.nn as nn class HDCCT(nn.Module): def __init__(self, num_channels=3): super(HDCCT, self).__init__() # Dense CNN layers self.dense_cnn = nn.Sequential( nn.Conv2d(num_channels, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU() ) # Transformer layers self.transformer = nn.Transformer(d_model=128, nhead=8, num_encoder_layers=2, num_decoder_layers=2) # Fusion layer self.fusion_layer = nn.Conv2d(128, num_channels, kernel_size=1) def forward(self, x_ir, x_vis): # Extract features using dense CNN feat_ir = self.dense_cnn(x_ir) feat_vis = self.dense_cnn(x_vis) # Combine features for transformer input fused_features = torch.cat([feat_ir, feat_vis], dim=1) # Apply transformer transformed_features = self.transformer(fused_features, fused_features) # Generate final fused image fused_image = self.fusion_layer(transformed_features) return fused_image ``` 上述代码示例展示了HDCCT的基本结构，包括密集连接的CNN层、Transformer层以及最终的融合层。通过这种方式，HDCCT能够有效地融合红外与可见光图像，生成具有丰富细节和清晰结构的输出图像[^3]。 ### 实验结果与评估 实验表明，HDCCT模型在多个公开数据集上表现出色，尤其是在红外与可见光图像融合任务中。相比于其他方法（如U2Fusion、PIAFusion等），HDCCT能够在保持目标检测精度的同时，显著提升融合图像的视觉质量[^4]。 #### 相关评估指标 - **熵（Entropy）**：衡量融合图像的信息量。 - **互信息（Mutual Information）**：评估源图像与融合图像之间的相似性。 - **结构相似性指数（SSIM）**：反映融合图像的结构保真度。 ###