计算机工程与应用

作者：程显贺, 孟祥瑞, 纪昂霄, 张立华

单位：1.长春理工大学 计算机科学技术学院，长春 130022；2.长春博立电子科技有限公司，长春 130012；3.吉林省智能科学与工程重点实验室，长春 130012；4.复旦大学 工程与应用技术研究院，上海 200433；

关键词：图像和谐化,动态图,自适应匹配,全局感知

基金：国家重点研发计划项目（2021ZD0113501，2021ZD0113502）；国家自然科学基金重大项目（82090052）。

图像和谐化是计算机视觉领域的一项关键任务，其核心在于实现前景与图像背景的自然融合。为解决现有的局部区域匹配和谐化方法所存在的背景信息利用不足、前景区域视觉连贯性被破坏的问题，提出了动态图融合网络（DGFNet）。该网络中，设计的图融合模块可依据不同输入图像，自适应构建前景与背景、前景与前景间的匹配融合关系。背景分支通过动态阈值筛选，建立前景与高相似背景区域的动态连接，并借此实现细粒度调整；前景自融合分支则构建前景关联特征的动态连接来实现前景内部匹配融合，提升图像的局部视觉一致性。此外，DGFNet配备的全局感知解码器，利用全局背景信息进一步对前景进行全局校准。实验表明，DGFNet在iHarmony4和ccHarmony公开数据集上均达到最先进水平。

来源：2026年第5期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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