Zero-sho原先的升级版：hourglass网络：U-Net

ZMFF: Zero-shot multi-focus image fusion

（ZMFF: Zero-shot 多聚焦图像融合）

（本论文的先导片：ZERO-SHOT MULTI-FOCUS IMAGE FUSION）

这是我们之前的扩展工作。在ZMFF,我们做一些改动和改进相比原来的框架。首先，用源图像代替深度图像先验网络（INet）的输入噪声，使训练过程更加稳定。该方法能够为INet提供最有价值的指导信息，对清晰融合图像的先验信息进行建模，从而提高了融合图像的性能。其次，我们使用深度掩模先验网络（mask prior networks (MNet)）来估计每个源图像的对应聚焦图，而不是仅估计一个掩模。有了这个设计,我们可以很容易地扩展我们的框架,以适应情况下有两个以上的源图像,并获得更好的性能。最后，我们在合成和真实的MFF数据集上进行了大量的实验，消融研究和相应的详细分析，有效地证明了所有这些网络重构大大提高了IMNet的通用性和灵活性。

方法

MFF problem formulation

MFF可以看作是源图像

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相关工作

Deep image prior（DIP）

方法

MFF problem formulation

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