近日，我校計算機與信息科學學院2023級碩士研究生歐陽云璨在導師翟浩博士的指導下完成的研究論文“FusionGCN: Multi-focus image fusion using superpixel features generation GCN and pixel-level feature reconstruction CNN”在中科院1區(qū)Top期刊《Expert Systems With Applications》（中科院1區(qū)Top期刊，影響因子為7.6。）發(fā)表。
在多聚焦圖像融合領域中，現存網絡往往需要復雜的模塊設計和龐大的參數量才能取得良好的融合效果，這對許多計算資源受限的輕量化設備并不友好。因此，該研究提出了一種分塊切割與像素優(yōu)化結合的巧妙思路。首先利用圖卷積神經網絡對超像素聚類形成的大尺度不規(guī)則區(qū)域進行柔性卷積，取得塊級粗分割；接著采用并行輕量化卷積神經網絡進行像素級指導，最終取得了更高質量的融合圖像。此外，為實現兩種網絡優(yōu)勢互補，使得歐幾里得面向數據能與非歐幾里得導向數據對齊與融合，該研究精心設計了一種基于超像素的圖解碼器和一種基于像素的CNN基礎提取塊實現特征獲取與傳播，并在多個數據集上取得了state-of-the-art（SOTA）效果。
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