CDDFuse：面向多模态图像融合的相关性驱动双分支特征分解
面向多模态图像融合的 Transformer-CNN 双分支框架，用 Restormer、轻量 Transformer 与可逆神经网络分别提取模态共享的低频基特征和模态特有的高频细节特征，并通过相关性驱动的分解损失强制分解，在红外-可见光与医学图像融合任务上取得领先性能。
面向多模态图像融合的 Transformer-CNN 双分支框架，用 Restormer、轻量 Transformer 与可逆神经网络分别提取模态共享的低频基特征和模态特有的高频细节特征，并通过相关性驱动的分解损失强制分解，在红外-可见光与医学图像融合任务上取得领先性能。