Fusion d'Images : État de l'Art et Nouvelle Taxonomie Image Fusion: State of the Art and Novel Taxonomy 画像融合：最新技術と新しい分類法

🎯 Introduction : Qu'est-ce que la Fusion d'Images ? 🎯 Introduction: What is Image Fusion? 🎯 はじめに：画像融合とは？

La fusion d'images est une technique fondamentale en vision par ordinateur qui consiste à combiner des informations provenant de plusieurs images pour créer une représentation plus complète et informative. Imaginez que vous ayez plusieurs photos d'une même scène, chacune capturant des détails différents : la fusion d'images permet de créer une image unique qui contient le meilleur de chaque source.

Image fusion is a fundamental technique in computer vision that involves combining information from multiple images to create a more complete and informative representation. Imagine you have several photos of the same scene, each capturing different details: image fusion allows you to create a single image that contains the best of each source.

画像融合は、複数の画像からの情報を組み合わせて、より完全で情報豊富な表現を作成するコンピュータビジョンの基本的な技術です。同じシーンの複数の写真があり、それぞれが異なる詳細を捉えていると想像してください：画像融合により、各ソースの最良の部分を含む単一の画像を作成できます。

Dans mes travaux de recherche, j'ai réalisé deux surveys complets sur la fusion d'images, publiés dans des revues et conférences internationales prestigieuses. Ces travaux proposent une nouvelle taxonomie pour classifier les méthodes de fusion et analysent en profondeur les approches récentes basées sur le Deep Learning, notamment les Transformers.

In my research work, I conducted two comprehensive surveys on image fusion, published in prestigious international journals and conferences. These works propose a novel taxonomy to classify fusion methods and analyze in depth recent Deep Learning-based approaches, particularly Transformers.

私の研究では、画像融合に関する2つの包括的なサーベイを実施し、権威ある国際ジャーナルと会議で発表しました。これらの研究は、融合手法を分類するための新しい分類法を提案し、特にTransformerを含む最近のディープラーニングベースのアプローチを深く分析しています。

📸 Les Quatre Catégories de Fusion d'Images 📸 The Four Categories of Image Fusion 📸 画像融合の4つのカテゴリー

La fusion d'images se divise en quatre grandes catégories, chacune répondant à des besoins spécifiques :

Image fusion is divided into four main categories, each addressing specific needs:

画像融合は、それぞれ特定のニーズに対応する4つの主要なカテゴリーに分かれています：

1️⃣ Multi-Focus (Multi-Mise au Point) 1️⃣ Multi-Focus 1️⃣ マルチフォーカス

Problème : Quand vous prenez une photo, seule une partie de l'image est nette (la zone de mise au point). Les objets trop proches ou trop loin sont flous.

Problem: When you take a photo, only part of the image is sharp (the focus area). Objects too close or too far are blurry.

問題：写真を撮るとき、画像の一部だけが鮮明です（焦点領域）。近すぎるまたは遠すぎるオブジェクトはぼやけています。

Solution : Prendre plusieurs photos avec différentes mises au point et fusionner les zones nettes de chaque image pour obtenir une image entièrement nette.

Solution: Take multiple photos with different focus points and merge the sharp areas of each image to get a fully sharp image.

解決策：異なる焦点で複数の写真を撮影し、各画像の鮮明な領域を融合して、完全に鮮明な画像を取得します。

2️⃣ Multi-Exposure (Multi-Exposition) 2️⃣ Multi-Exposure 2️⃣ マルチ露出

Problème : Une scène avec des zones très lumineuses et très sombres (fort contraste) ne peut pas être capturée correctement en une seule photo. Soit les zones lumineuses sont "brûlées" (trop blanches), soit les zones sombres sont "bouchées" (trop noires).

Problem: A scene with very bright and very dark areas (high contrast) cannot be captured correctly in a single photo. Either the bright areas are "blown out" (too white), or the dark areas are "blocked" (too black).

問題：非常に明るい領域と非常に暗い領域（高コントラスト）を持つシーンは、1枚の写真で正しくキャプチャできません。明るい領域が「白飛び」するか、暗い領域が「黒つぶれ」します。

Solution : Prendre plusieurs photos avec différentes expositions (sous-exposée, normale, sur-exposée) et les fusionner pour créer une image HDR où tous les détails sont visibles.

Solution: Take multiple photos with different exposures (underexposed, normal, overexposed) and merge them to create an HDR image where all details are visible.

解決策：異なる露出（露出不足、通常、露出過多）で複数の写真を撮影し、それらを融合してすべての詳細が見えるHDR画像を作成します。

3️⃣ Multi-Modal (Multi-Modalité) 3️⃣ Multi-Modal 3️⃣ マルチモーダル

Problème : Différents types de capteurs capturent des informations complémentaires. Par exemple, une caméra visible capture les couleurs, mais une caméra infrarouge capture la chaleur.

Problem: Different types of sensors capture complementary information. For example, a visible camera captures colors, but an infrared camera captures heat.

問題：異なるタイプのセンサーは補完的な情報をキャプチャします。たとえば、可視カメラは色をキャプチャしますが、赤外線カメラは熱をキャプチャします。

Solution : Fusionner des images provenant de différents capteurs (visible + infrarouge, ou IRM + scanner médical) pour obtenir une image enrichie contenant toutes les informations.

Solution: Merge images from different sensors (visible + infrared, or MRI + medical scanner) to get an enriched image containing all information.

解決策：異なるセンサー（可視光+赤外線、またはMRI+医療スキャナー）からの画像を融合して、すべての情報を含む豊富な画像を取得します。

4️⃣ Multi-View (Multi-Vues) 4️⃣ Multi-View 4️⃣ マルチビュー

Problème : Une seule caméra ne peut voir qu'un seul angle d'une scène. Des objets peuvent être cachés ou partiellement visibles.

Problem: A single camera can only see one angle of a scene. Objects may be hidden or partially visible.

問題：単一のカメラはシーンの1つの角度しか見ることができません。オブジェクトが隠れているか、部分的にしか見えない場合があります。

Solution : Utiliser plusieurs caméras placées à différents endroits pour capturer la scène sous plusieurs angles, puis fusionner ces vues pour obtenir une représentation complète de la scène.

Solution: Use multiple cameras placed at different locations to capture the scene from multiple angles, then merge these views to get a complete representation of the scene.

解決策：異なる場所に配置された複数のカメラを使用してシーンを複数の角度からキャプチャし、これらのビューを融合してシーンの完全な表現を取得します。

🗂️ Ma Nouvelle Taxonomie : Mono-Catégorie vs Multi-Catégorie 🗂️ My Novel Taxonomy: Mono-Category vs Multi-Category 🗂️ 私の新しい分類法：モノカテゴリーvsマルチカテゴリー

Une des contributions majeures de mes travaux est l'introduction d'une nouvelle taxonomie qui distingue les méthodes de fusion selon leur capacité à traiter un ou plusieurs types de fusion.

One of the major contributions of my work is the introduction of a novel taxonomy that distinguishes fusion methods according to their ability to handle one or multiple types of fusion.

私の研究の主要な貢献の1つは、1つまたは複数のタイプの融合を処理する能力に応じて融合手法を区別する新しい分類法の導入です。

📌 Méthodes Mono-Catégorie 📌 Mono-Category Methods 📌 モノカテゴリー手法

Ces méthodes sont spécialisées pour un seul type de fusion. Par exemple, une méthode conçue pour la fusion multi-focus ne fonctionnera pas pour la fusion multi-exposition.

These methods are specialized for a single type of fusion. For example, a method designed for multi-focus fusion will not work for multi-exposure fusion.

これらの手法は、単一のタイプの融合に特化しています。たとえば、マルチフォーカス融合用に設計された手法は、マルチ露出融合には機能しません。

Avantages : Performance optimale sur leur domaine spécifique.

Advantages: Optimal performance on their specific domain.

利点：特定のドメインで最適なパフォーマンス。

Inconvénients : Nécessite de développer et maintenir une méthode différente pour chaque type de fusion.

Disadvantages: Requires developing and maintaining a different method for each type of fusion.

欠点：各タイプの融合に対して異なる手法を開発および維持する必要があります。

🌐 Méthodes Multi-Catégorie (Généralistes) 🌐 Multi-Category Methods (Generalists) 🌐 マルチカテゴリー手法（ジェネラリスト）

Ces méthodes sont universelles et peuvent traiter plusieurs types de fusion avec le même modèle. C'est une ligne de recherche prometteuse que j'explore dans mes travaux.

These methods are universal and can handle multiple types of fusion with the same model. This is a promising research direction that I explore in my work.

これらの手法は普遍的であり、同じモデルで複数のタイプの融合を処理できます。これは私の研究で探求している有望な研究方向です。

Avantages : Un seul modèle pour tous les types de fusion, plus flexible et économique.

Advantages: A single model for all types of fusion, more flexible and economical.

利点：すべてのタイプの融合に対して単一のモデル、より柔軟で経済的。

Défis : Plus difficile à entraîner, peut avoir des performances légèrement inférieures sur des cas très spécifiques.

Challenges: More difficult to train, may have slightly lower performance on very specific cases.

課題：トレーニングがより困難で、非常に特定のケースではパフォーマンスがわずかに低下する可能性があります。

🧠 Les Architectures Deep Learning pour la Fusion 🧠 Deep Learning Architectures for Fusion 🧠 融合のためのディープラーニングアーキテクチャ

Dans mes surveys, j'analyse en profondeur les trois principales familles d'architectures utilisées pour la fusion d'images :

In my surveys, I analyze in depth the three main families of architectures used for image fusion:

私のサーベイでは、画像融合に使用される3つの主要なアーキテクチャファミリーを深く分析しています：

1️⃣ CNN (Convolutional Neural Networks) 1️⃣ CNN (Convolutional Neural Networks) 1️⃣ CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

Les CNN sont les architectures les plus utilisées historiquement. Ils excellent dans l'extraction de caractéristiques locales (textures, contours) grâce à leurs filtres convolutifs.

CNNs are the most historically used architectures. They excel at extracting local features (textures, edges) thanks to their convolutional filters.

CNNは歴史的に最も使用されているアーキテクチャです。畳み込みフィルターのおかげで、局所的な特徴（テクスチャ、エッジ）の抽出に優れています。

2️⃣ GAN (Generative Adversarial Networks) 2️⃣ GAN (Generative Adversarial Networks) 2️⃣ GAN（敵対的生成ネットワーク）

Les GAN utilisent un système de "compétition" entre deux réseaux : un générateur qui crée l'image fusionnée, et un discriminateur qui juge si l'image est réaliste. Cette approche produit des images visuellement très convaincantes.

GANs use a "competition" system between two networks: a generator that creates the fused image, and a discriminator that judges whether the image is realistic. This approach produces visually very convincing images.

GANは2つのネットワーク間の「競争」システムを使用します：融合画像を作成するジェネレーターと、画像が現実的かどうかを判断するディスクリミネーター。このアプローチは視覚的に非常に説得力のある画像を生成します。

3️⃣ Transformers 3️⃣ Transformers 3️⃣ トランスフォーマー

Les Transformers sont l'architecture la plus récente et prometteuse. Grâce au mécanisme d'Attention, ils peuvent capturer des dépendances à longue distance dans l'image, ce qui est crucial pour comprendre le contexte global de la scène.

Transformers are the most recent and promising architecture. Thanks to the Attention mechanism, they can capture long-range dependencies in the image, which is crucial for understanding the global context of the scene.

トランスフォーマーは最も新しく有望なアーキテクチャです。Attentionメカニズムのおかげで、画像内の長距離依存関係をキャプチャでき、シーンのグローバルコンテキストを理解するために重要です。

Dans mon second papier (ICPR 2024), j'analyse en détail comment les Transformers révolutionnent la fusion d'images en permettant une compréhension plus holistique des images à fusionner.

In my second paper (ICPR 2024), I analyze in detail how Transformers are revolutionizing image fusion by enabling a more holistic understanding of the images to be fused.

私の2番目の論文（ICPR 2024）では、トランスフォーマーが融合する画像のより全体的な理解を可能にすることで、画像融合をどのように革新しているかを詳細に分析しています。

📚 Trois Approches d'Apprentissage 📚 Three Learning Approaches 📚 3つの学習アプローチ

Au-delà des architectures, mes travaux classifient également les méthodes selon leur approche d'apprentissage :

Beyond architectures, my work also classifies methods according to their learning approach:

アーキテクチャを超えて、私の研究は学習アプローチに従って手法を分類しています：

🏷️ Apprentissage Supervisé 🏷️ Supervised Learning 🏷️ 教師あり学習

Ces méthodes nécessitent des images de référence (ground truth) pour l'entraînement. Le modèle apprend à reproduire ces images idéales.

These methods require reference images (ground truth) for training. The model learns to reproduce these ideal images.

これらの手法はトレーニングに参照画像（グラウンドトゥルース）を必要とします。モデルはこれらの理想的な画像を再現することを学習します。

Problème : Difficile d'obtenir des images de référence parfaites pour la fusion.

Problem: Difficult to obtain perfect reference images for fusion.

問題：融合のための完璧な参照画像を取得することは困難です。

🔓 Apprentissage Non-Supervisé 🔓 Unsupervised Learning 🔓 教師なし学習

Ces méthodes n'ont pas besoin d'images de référence. Elles apprennent à fusionner en optimisant des critères de qualité (préservation des détails, contraste, etc.).

These methods do not need reference images. They learn to fuse by optimizing quality criteria (detail preservation, contrast, etc.).

これらの手法は参照画像を必要としません。品質基準（詳細の保存、コントラストなど）を最適化することで融合を学習します。

Avantage : Plus pratique car ne nécessite pas de données annotées.

Advantage: More practical as it does not require annotated data.

利点：注釈付きデータを必要としないため、より実用的です。

🎯 Apprentissage Orienté Tâche (Task-Driven) 🎯 Task-Driven Learning 🎯 タスク駆動学習

Ces méthodes optimisent la fusion pour une tâche spécifique en aval (détection d'objets, segmentation, etc.). L'image fusionnée n'est pas nécessairement belle visuellement, mais elle est optimale pour la tâche cible.

These methods optimize fusion for a specific downstream task (object detection, segmentation, etc.). The fused image is not necessarily visually beautiful, but it is optimal for the target task.

これらの手法は、特定の下流タスク（物体検出、セグメンテーションなど）のために融合を最適化します。融合画像は必ずしも視覚的に美しいわけではありませんが、ターゲットタスクに最適です。

Exemple : Dans mon travail chez TIAMA, nous optimisons la fusion multi-vues directement pour la détection de défauts, pas pour la beauté visuelle.

Example: In my work at TIAMA, we optimize multi-view fusion directly for defect detection, not for visual beauty.

例：TIAMAでの私の仕事では、視覚的な美しさではなく、欠陥検出のためにマルチビュー融合を直接最適化しています。

🌍 Applications Concrètes 🌍 Concrete Applications 🌍 具体的な応用

La fusion d'images a des applications dans de nombreux domaines :

Image fusion has applications in many domains:

画像融合は多くの分野で応用されています：

• 🏥 Imagerie médicale : Fusion IRM + Scanner pour un diagnostic plus précis
• 🏥 Medical imaging: MRI + CT fusion for more accurate diagnosis
• 🏥 医療画像：より正確な診断のためのMRI + CTスキャン融合


• 🛡️ Surveillance : Fusion visible + infrarouge pour la vision nocturne
• 🛡️ Surveillance: Visible + infrared fusion for night vision
• 🛡️ 監視：夜間視覚のための可視光 + 赤外線融合


• 🛰️ Télédétection : Fusion d'images satellites multi-spectrales
• 🛰️ Remote sensing: Multi-spectral satellite image fusion
• 🛰️ リモートセンシング：マルチスペクトル衛星画像融合


• 🚗 Véhicules autonomes : Fusion caméra + LiDAR + radar pour la perception
• 🚗 Autonomous vehicles: Camera + LiDAR + radar fusion for perception
• 🚗 自動運転車：知覚のためのカメラ + LiDAR + レーダー融合


• 🏭 Inspection industrielle : Fusion multi-vues pour le contrôle qualité (mon domaine chez TIAMA)
• 🏭 Industrial inspection: Multi-view fusion for quality control (my field at TIAMA)
• 🏭 産業検査：品質管理のためのマルチビュー融合（TIAMAでの私の分野）

📊 Datasets et Métriques d'Évaluation 📊 Datasets and Evaluation Metrics 📊 データセットと評価指標

Dans mes surveys, j'analyse également les datasets de référence utilisés pour évaluer les méthodes de fusion :

In my surveys, I also analyze the reference datasets used to evaluate fusion methods:

私のサーベイでは、融合手法を評価するために使用される参照データセットも分析しています：

• Lytro Dataset pour la fusion multi-focus
• Lytro Dataset for multi-focus fusion
• マルチフォーカス融合のためのLytroデータセット


• TNO Dataset pour la fusion visible-infrarouge
• TNO Dataset for visible-infrared fusion
• 可視光-赤外線融合のためのTNOデータセット


• Harvard Medical Dataset pour la fusion médicale
• Harvard Medical Dataset for medical fusion
• 医療融合のためのハーバード医療データセット

Les métriques d'évaluation couramment utilisées incluent :

Commonly used evaluation metrics include:

一般的に使用される評価指標には次のものがあります：

• PSNR/SSIM : Qualité visuelle de l'image fusionnée
• PSNR/SSIM: Visual quality of the fused image
• PSNR/SSIM：融合画像の視覚的品質


• Entropie : Quantité d'information préservée
• Entropy: Amount of information preserved
• エントロピー：保存された情報量


• Gradient mutuel : Préservation des contours
• Mutual gradient: Edge preservation
• 相互勾配：エッジの保存


• Métriques orientées tâche : Performance sur la tâche finale (détection, segmentation)
• Task-oriented metrics: Performance on the final task (detection, segmentation)
• タスク指向メトリクス：最終タスク（検出、セグメンテーション）のパフォーマンス

🎯 Conclusion et Perspectives 🎯 Conclusion and Future Directions 🎯 結論と今後の展望

Mes travaux sur la fusion d'images apportent plusieurs contributions majeures :

My work on image fusion brings several major contributions:

画像融合に関する私の研究は、いくつかの主要な貢献をもたらします：

• Une taxonomie complète distinguant méthodes mono-catégorie et multi-catégorie
• A comprehensive taxonomy distinguishing mono-category and multi-category methods
• モノカテゴリーとマルチカテゴリー手法を区別する包括的な分類法


• Une analyse approfondie des architectures Deep Learning (CNN, GAN, Transformers)
• An in-depth analysis of Deep Learning architectures (CNN, GAN, Transformers)
• ディープラーニングアーキテクチャ（CNN、GAN、トランスフォーマー）の詳細な分析


• Une classification selon les approches d'apprentissage (supervisé, non-supervisé, task-driven)
• A classification according to learning approaches (supervised, unsupervised, task-driven)
• 学習アプローチ（教師あり、教師なし、タスク駆動）による分類


• Une revue exhaustive des applications et datasets de référence
• An exhaustive review of applications and reference datasets
• アプリケーションと参照データセットの徹底的なレビュー

📚 Mes Publications 📚 My Publications 📚 私の出版物

📖 Quelques références scientifiques 📖 Some scientific references 📖 いくつかの科学的参考文献