基于SwinFuse的红外与可见光图像融合实战：残差Swin Transformer架构解析

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红外与可见光图像融合在安防监控、医疗诊断和军事侦察等领域有广泛应用。比如在夜间监控中，红外图像能捕捉人体热辐射，而可见光图像则提供丰富的纹理细节。传统融合方法（如金字塔分解或基于 CNN 的方法）存在两个主要问题：

特征对齐困难：不同模态的图像特征在空间上难以精确匹配
细节保留不足：高频纹理和低频热辐射特征在融合过程中容易丢失

目前主流的多模态图像融合方案可分为三类：

CNN-based 方法
优点：计算效率高，适合实时处理
缺点：感受野有限，难以建模长距离依赖关系
传统 Transformer 方法
优点：全局注意力机制能捕获远距离特征
缺点：计算复杂度随图像尺寸平方增长
多尺度融合方案
优点：能同时保留不同尺度的特征
缺点：融合策略设计复杂，容易引入人工痕迹

SwinFuse 选择残差 Swin Transformer 作为基础架构，主要基于以下考虑：

窗口注意力机制将计算复杂度从 O(n²)降至 O(n)
层级设计天然适配多尺度特征融合
残差连接有效缓解深层网络梯度消失问题

import torch
import torch.nn as nn

class CrossModalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads=8):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.scale = (dim // num_heads) ** -0.5

        # 投影层定义
        self.q = nn.Linear(dim, dim)  # [B,H*W,C]->[B,H*W,C]
        self.kv = nn.Linear(dim, dim*2) # [B,H*W,C]->[B,H*W,2C]
        self.proj = nn.Linear(dim, dim)

    def forward(self, x_vis, x_ir):
        """
        输入: 
            x_vis: 可见光特征 [B,H*W,C]
            x_ir: 红外特征 [B,H*W,C]
        输出:
            融合特征 [B,H*W,C]
        """
        B, N, C = x_vis.shape
        # 计算 Q,K,V
        q = self.q(x_vis).reshape(B, N, self.num_heads, C//self.num_heads).permute(0,2,1,3) # [B,num_heads,N,C//num_heads]
        kv = self.kv(x_ir).reshape(B, N, 2, self.num_heads, C//self.num_heads).permute(2,0,3,1,4)
        k, v = kv[0], kv[1] # [B,num_heads,N,C//num_heads]

        # 注意力计算
        attn = (q @ k.transpose(-2,-1)) * self.scale
        attn = attn.softmax(dim=-1)

        # 特征融合
        x = (attn @ v).transpose(1,2).reshape(B,N,C)
        x = self.proj(x)
        return x